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- 什么是机器学习
“一个电脑程序要完成任务，如果电脑获取的关于的经验越多就表现得越好，那么我们就可以说这个程序‘学习’了经验。”
简单来说，什么叫“机器的学习”，如果输入的经验越多，表现的越好，这就叫“机器学习”。
举两个例子：
1.请根据身高来预测体重
名称：图1
描述：1
给你一堆点，你做出一条直线尽可能去拟合样本点，那这个直线就是你“学习”出来的，然后就可以用这个直线去预测未知点了。
2.风暴预测系统
名称：图1
描述：2
首先浏览所有的历史风暴数据，从这些大量的数据中学习出某些“模式”，这些“模式”包含了具体的哪些条件可以导致风暴。
比如我们也许可以通过学习历史数据发现：温度超过40度，湿度在80-100之间，就容易发生风暴。种种类似的模式。
这里注意了！“温度”、“湿度”等等指标，就是机器学习中的“特征”，而这些特征都是人工设置好的！就是说，我们在做这样一个预测系统的时候，首先由专家通过分析哪些“特征”是重要的，然后机器就通过分析历史数据中的这些特征的数据，来找到相应的模式，也就是怎样的特征的组合会导致怎样的结果。
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