簡單的一句話：讓機器從資料中學習，進而得到乙個更加符合現實規律的模型，通過對模型的使用使得機器比以往表現的更好，這就是機器學習。
詳解：資料：從現實生活抽象出來的一些事物或者規律的特徵進行數位化得到。
學習：在資料的基礎上讓機器重複執行一套特定的步驟（學習演算法）進行事物特徵的萃取，得到乙個更加逼近於現實的描述（這個描述是乙個模型它的本身可能就是乙個函式）。我們把大概能夠描述現實的這個函式稱作我們學到的模型。
想必大家都聽說過了地心說與日心說這樣的關於太陽系的模型，今天咱們談談另乙個人克卜勒。在克卜勒之前沒人能給出足夠準確的行星運動規律。克卜勒發現了行星運動的三大定律，分別是軌道定律、面積定律和週期定律。作為第谷·布拉赫的**人，克卜勒認真地研究了第谷多年對行星進行仔細觀察所做的大量記錄。最後得到了這些非常精確的模型，事實上克卜勒的多年工作就是在做「人肉的機器學習」做出了乙個大概差不多對的模型。
為什麼是大概差不多對？（個人觀點）是現有的資訊與知識理論所致。就像牛頓的萬有引力定律完美的解釋了很多的自然現象。但是後來在經過巨集觀高速世界的洗禮愛因斯坦的相對論更加具有普適性。乙個人從三樓掉了下去牛頓說這是萬有引力，但是愛因斯坦說這是空間的運動。也許再過一段時間會有更加合適的理論出現，就是這個道理。那什麼是對的什麼是真理？自然本身是真的換句話只有上帝知道答案，我們只能逼近於它。
不是
吳軍老師從極限的思維出發給出了答案，這就是為什麼我們現在研究的是弱人工智慧（讓機器代替人的一些勞動）而非強人工智慧（基於仿生學的鳥飛派）。
最後送點福利
主流機器學習教程 密碼：ab3w 同時感謝林軒田老師的機器學習課程
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當第一次試著程式設計時，我就愛上了這門藝術 是的，我相信程式設計既是科學又是藝術 我很快就迷上了如何通過設定邏輯規則和條件來控制程式的流程，if.else語句，switch，迴圈等等。在接下來的幾年裡，我學會了通過建立模組和將 段抽象成函式和類的手段來保持 整潔。我通過物件導向的分析和設計 ooa ...