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chapter_programming_interface/ml_workflow.md

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 ## 机器学习工作流
 
-机器学习系统编程模型的首要设计目标是：对开发者的整个工作流进行完整的编程支持。一个常见的机器学习任务一般包含如图2.2.1所示的流程。这个工作流完成了训练数据集的读取，模型的训练，测试和调试。通过归纳，我们可以将这一工作流中用户所需要自定义的部分通过定义以下API来支持（我们这里假设用户的高层次API以Python函数的形式提供）：
+机器学习系统编程模型的首要设计目标是：对开发者的整个工作流进行完整的编程支持。一个常见的机器学习任务一般包含如 :numref:`img_workflow`所示的流程。这个工作流完成了训练数据集的读取，模型的训练，测试和调试。通过归纳，我们可以将这一工作流中用户所需要自定义的部分通过定义以下API来支持（我们这里假设用户的高层次API以Python函数的形式提供）：
 
 -   **数据处理：**
     首先，用户需要数据处理API来支持将数据集从磁盘读入。进一步，用户需要对读取数据进行数据预处理，从而可以将数据输入后续的机器学习模型中。