序

阅读本文只需5分钟，你将掌握以下知识点： 1. 什么是机器学习 2. 机器学习与传统编程的区别 3. 机器学习的工作流程

什么是机器学习

简单来说，机器学习通过对历史数据进行分析和计算，从中发现规律，并将其应用于未来的数据预测。更专业的解释可以参考这篇文章：个人对机器学习的了解。

机器学习与传统编程的区别

无论是机器学习还是传统编程，都离不开数据的存储与处理。传统编程依赖于预设的规则对数据进行处理，而这些规则通常是在开发阶段就确定好的。然而，这种模式的局限性在于规则的数量是有限的，因此程序只能处理有限的数据类型或场景。随着规则的增加，程序的维护难度也会越来越大。

例如，基于室外温度、湿度、气候类型、风力和空气污染指数等条件判断用户是否外出。如果每个特征都分为五个区间，那么所有可能的组合将达到125种。在这种情况下，每种组合下的用户行为需要依赖人工经验来判断。

相比之下，机器学习通过历史数据自动分析和计算，发现其中的规律，然后利用这些规律对新数据进行预测。例如，机器学习可以通过分析室外天气情况来预测用户是否会外出。

机器学习的工作流程

第一阶段

在这一阶段，机器学习的主要任务是根据历史数据发现规律。具体步骤如下：

1. 数据收集：收集相关的历史数据。
2. 特征提取：从数据中提取有用的特征。
3. 算法选择：选择合适的算法（如线性回归）。
4. 模型训练：通过历史数据和数学方法找到最佳参数。
5. 模型建立：最终形成一个数学函数模型。

第二阶段

在第二阶段，机器学习利用第一阶段建立的模型进行预测：

1. 数据输入：将新数据输入到模型中。
2. 预测输出：模型根据输入数据进行预测。
3. 结果评估：对预测结果进行评估和优化。

通过这两个阶段，机器学习不仅能够处理复杂多变的数据，还能不断改进和优化其预测能力。