请描述一个完整的机器学习项目的工作流程。
1. 确定问题：针对真实问题或场景，明确问题意义和目标，制定明确问题形式描述或者问题建模

2. 数据采集：收集、整理、导入数据，尽可能的保证数据完整，准确和可靠

3. 数据预处理（清洗、划分、特征提取）：验证数据，清理无效数据、异常数据，提取数据特征并进行可视化

4. 模型设计（算法选择）：根据明确问题，选择合适的模型和算法，并进行模型训练，并获得模型的结果输出结果

5. 模型测试：针对模型的准确性，进行模型的评估、调整和测试，以优化模型表现

6. 模型应用：将模型部署到实际场景中，并进行运维监控和优化，在整个应用过程中保证数据和输出的有效性和可靠性。

7. 模型迭代：进行反馈和更新，持续优化整个机器学习过程，优化算法、优化评估指标，提高系统性能。