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機器學習算法是由普通的算法演化而來。通過自動地從提供的數據中學習，它會讓你的程序變得更“聰明”。
你從市場上的芒果里隨機的抽取一定的樣品（訓練數據），制作一張表格， 上面記著每個芒果的物理屬性， 比如顏色， 大小，形狀， 產地， 賣家， 等等。（這些稱之為特征）。
還記錄下這個芒果甜不甜， 是否多汁，是否成熟（輸出變量）。你將這些數據提供給一個機器學習算法（分類算法/回歸算法），然后它就會學習出一個關于芒果的物理屬性和它的質量之間關系的模型。
下次你再去市集， 只要測測那些芒果的特性（測試數據），然后將它輸入一個機器學習算法。算法將根據之前計算出的模型來預測芒果是甜的，熟的，并且/還是多汁的。
該算法內部使用的規則其實就是類似你之前手寫在紙上的那些規則（例如，決策樹），或者更多涉及到的東西，但是基本上你就不需要擔心這個了。
瞧，你現在可以滿懷自信的去買芒果了，根本不用考慮那些挑選芒果的細節。更重要的是，你可以讓你的算法隨著時間越變越好（增強學習），當它讀進更多的訓練數據，它就會更加準確，并且在做了錯誤的預測之后自我修正。但是最棒的地方在于，你可以用同樣的算法去訓練不同的模型， 比如預測蘋果質量的模型， 桔子的，香蕉的，葡萄的，櫻桃的，西瓜的，讓所有你心愛的人開心：）
這，就是專屬于你的機器學習，是不是很酷啊。
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