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自动化：让计算机处理繁琐和重复的工作。
编程：设计一种算法，适用于解决特定的问题。
机器学习：可以解决更广泛的而不是特定的问题。类比于人类从经验中学习这种活动，从已有的数据中发现自然模式。
数据-->考察数据、分析目标，选择模型-->利用算法和数据训练模型-->用其他数据测试训练好的模型
首先应考察数据的情况。根据已有的知识，初步选择一种模型。
找到一个方法X，评价模型是否能够较好的拟合数据。
利用算法和数据，以方法X为依据训练（不断修正）模型。
通过测试或其他方法判断模型训练好了。
最基本的是线性回归，用线性关系拟合输入和输出的关系。
当只有一个输入参数、一个输出参数时，输出和输入的关系，在直角坐标系中可以用一条直线表示。
其它的模型、算法和适用情况的概述可以参考： 什么是机器学习？
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原文地址：https://www.cnblogs.com/sumr/p/9749547.html
