简述机器学习基本流程。

机器学习的基本流程如下：

1. 数据收集：从各种数据源中搜集数据，包括结构化数据和非结构化数据。

2. 数据预处理：对数据进行清洗、去重、缺失值填充、特征选取等操作，以便后续的建模和分析。

3. 特征工程：根据业务需求和数据特征，对数据进行特征处理和特征提取，以便后续的建模和分析。

4. 模型选择：选择合适的模型，根据业务需求和数据特征，尝试多种模型进行比较和选择。

5. 模型训练：使用训练数据对模型进行训练，优化模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。

6. 模型评估：使用测试数据对模型进行评估，计算模型的评价指标，如准确率、召回率、F1 分数等，以评估模型的性能。

7. 模型调参：根据评估结果，对模型进行调参，优化模型性能。

8. 模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中，以实现对业务的支持和应用。