每个人都能读懂的机器学习，每个人都能学会的人工智能。不管你从事什么工作，在这里你都会有所收获。
首先，我们来思考一个问题，现在邮箱收到的垃圾邮件越来越多，怎么才能识别出垃圾邮件？
在传统编程中，我们可以使用人为制订的“if”和“else”决策规则来处理数据，识别垃圾邮箱。人为制订的决策规则对某些应用来说是可行的，特别是人们对其模型处理过程非常熟悉的应用。但是，人为制订决策规则主要有两个缺点。
1、做决策所需要的逻辑只适用于单一领域和单项任务。任务哪怕稍有变化，都可能需要重写整个系统。
2、想要制订规则，需要对人类专家的决策过程有很深刻的理解。
如何解决这个问题呢？
所以，机器学习就这样出现了。
我们可以把机器学习理解为一系列很强大的算法，用户将成对的输入和预期输出提供给算法，算法会找到一种方法，根据给定输入给出预期输出。尤其是在没有人类帮助的情况下，给定前所未见的输入，算法也能够给出相应的输出。
回到前面垃圾邮件分类的例子，利用机器学习算法，用户为算法提供大量电子邮件（作为输入），以及这些邮件是否为垃圾邮件的信息（作为预期输出）。给定一封新邮件，算法就能够预测它是否为垃圾邮件。
你不需要告诉计算机满足什么特征的邮件是垃圾邮件，你需要给计算机一批邮件，标注哪些是垃圾邮件，机器学习会自己学习，自己理解，自己形成算法，再有新的邮件机器学习会自动告诉你哪些邮件是垃圾邮件，这就是人工智能。
是不是很好理解呢？
对的，其实机器学习就是这么简单。
附机器学习的官方概念：
机器学习（machine learning）是从数据中提取知识。它是统计学、人工智能和计算机 科学交叉的研究领域，也被称为预测分析（predictive analytics）或统计学习（statistical learning）。
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