本人CSDN博客專欄：https://blog.csdn.net/yty_7
Github地址：https://github.com/yot777/
Hello 大家好，感謝大家關注楊桃在CSDN博客上的專欄。
通過Python基礎教程和進階講座之後，相信您一定對Python這門編程語言有了大致的瞭解，也通過一些例子有了感性認識。
本人的教程和講座只是一個提綱挈領，Python還有很多細節地方沒有面面俱到，請大家發揚自己動手豐衣足食的精神，不懂就百度一下、CSDN一下嘛！
好了，言歸正傳，我們開始新一個篇章——機器學習。
什麼是“學”、“習”
請注意，我的標題是“學”、“習”，不是學習。爲什麼呢？因爲在中國古漢語，“學”、“習”是兩個完全不同的詞，到了近代，“學”、“習”才成了一個詞“學習”。
那麼“學”、“習”各自是什麼意思呢？聖人孔子《論語》的一句話，就是最好的解答。
孔子曰：“學而時習之，不亦說乎？”（這句話如果你沒學過，自己面壁半小時）
譯文：孔子說：“學到知識後按時溫習並實踐練習，不是一件令人心生喜悅的事嗎？”
聖人就是聖人，把“學”、“習”的事就這麼簡明扼要的說清楚了：三個關鍵點：學到知識、按時溫習、實踐練習。
回憶一下，你在上學的時候，是不是也就是這麼過來的？
學到知識：老師在課堂上講一元二次方程的求解方法，推導出公式：
按時溫習：在課後照着書本理解公式的含義
通過多次溫習將公式記憶在腦海中。如果記憶得不對，反覆回憶推導過程。
實踐練習：在考試中將記憶在腦海中的公式應用在實踐計算中。如果這時候記憶得不對，就會影響考試成績，代價就有點大。
我們對自己的“學”、“習”過程是很清楚的，那麼機器呢？完全類似！
學到知識：通過大量訓練數據進行數學建模，讓機器“學”到數據的某種規律。
按時溫習：通過已經建好的模型來運行測試數據（測試數據的量一般是訓練數據的20%~30%），驗證“學”到的那些規律是否正確。如果正確，進入實踐環境。如果不正確，返回第一步讓機器繼續“學”。注意：正確一般不是指100%完全的正確率，是有一個閾值，根據應用場景的不同有99%、95%、90%等不同正確率。一旦達到這個閾值，就表明達到效果可以運用到實踐中。
實踐練習：將機器“學”到數據的模型應用到實際場景下來解決問題，比如分類、預測、聚類等。如果在實踐環節出現了達不到正確率閾值的情況，應該視爲程序缺陷，需要對第一步進行重新訓練並建模。
爲什麼要用機器來進行學習
解釋這個問題之前，我們對比一下人類學習和機器學習存在哪些顯著差異：
（1）由於原始數據的多樣性和複雜性，人類在認知新事物的速度遠不如機器，很多數學建模人工是根本不可能完成的。
（2）由於人的主觀狀態起伏很大，在身體、精神、情緒等因素的影響下，人不能夠在任何情況下都記得住已經驗證好的模型，例如一元二次方程的求根公式
在狀態不好的臨場考試很有可能忘記。機器則不同，在任何情況下，只要你需要，它都能準確的使用已經驗證好的模型。
（3）機器沒有主觀色彩，全是程序化的輸入輸出，可以做到真正的“鐵面無私”。人類始終無法做到這一點，就像很多體育比賽的裁判員打分，總有一部分“印象分”，這其實是有可操作的空間你懂的。
機器學習也不是萬能的。要記住，機器可以代替一部分人類的思考，但永遠代替不了人類的情感。理智+情感纔是完整的人類。但我們必須提前要有危機意思，謹防出現《終結者》那樣的人類悲劇，必須給機器加上牢固的枷鎖，讓它只能在人類的控制之下爲人類服務。
總結
“學習”是孔聖人的“學而時習之”的意思，三個關鍵點：學到知識、按時溫習、實踐練習。
機器和人的學習步驟是完全類似的，同樣三個關鍵詞：訓練數據、測試數據、實際場景。
機器學習相比人類有顯著優勢，但必須對機器加上牢固的枷鎖，讓它只能在人類的控制之下爲人類服務。
本人CSDN博客專欄：https://blog.csdn.net/yty_7
Github地址：https://github.com/yot777/
如果您覺得本篇本章對您有所幫助，歡迎關注、評論、點贊！Github歡迎您的Follow、Star！