每个人都能掌握的机器学习，人人都能学会的人工智能。无论你从事什么职业，这里都有你施展的空间。

首先，我们来思考一个问题：为什么现在垃圾邮件越来越多？如何才能识别这些垃圾邮件？

在传统的编程方法中，我们可以通过人工设定的“if”和“else”决策规则来处理数据，从而识别垃圾邮件。这种方法对于一些特定的应用场景是有效的，尤其是当人们对系统的工作原理非常熟悉时。然而，这种方法有两个主要缺点。

第一，这种决策规则通常只适用于单一领域和特定任务。一旦任务发生变化，可能就需要重新编写整个系统。

第二，要制定这些规则，需要深入了解人类专家的决策过程。

那么，该如何解决这个问题呢？

于是，机器学习应运而生。

我们可以将机器学习理解为一系列强大的算法。这些算法可以从用户提供的输入数据及其预期输出中学习，从而找出根据给定输入生成预期输出的方法。即使是在没有人工干预的情况下，面对从未见过的数据，算法也能给出相应的输出。

以垃圾邮件分类为例，通过机器学习算法，用户可以向算法提供大量的电子邮件作为输入，并标明哪些是垃圾邮件作为预期输出。当有新的邮件输入时，算法就能预测这封邮件是否属于垃圾邮件。

你不需要明确告诉计算机什么样的邮件是垃圾邮件，只需提供一批已标注的邮件样本，机器学习算法就能自主学习，自我理解和构建算法。这样一来，对于新邮件，机器学习系统就能自动判断其是否为垃圾邮件。这就是人工智能的魅力所在。

是不是很容易理解呢？

没错，机器学习其实就是这样简单。

以下是机器学习的官方定义：

机器学习是从数据中提取知识的过程。它是统计学、人工智能和计算机科学相互交叉的研究领域，也被称为预测分析或统计学习。

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