什么是机器学习

这个是个人学习小计，一时的理解，方便日后再看

机器学习算法就是为了让机器能从大量的数据中提取（提取的过程叫训练）出一个函数（称之为模型）

其中函数的自变量是实际问题的考虑因素，因变量是结果

对未来的预测就是将未来函数中对应的自变量赋予一个数值，根据函数获得因变量的数值，该数值就是对未来的预测

按照文中的例子简单阐述

我与朋友A约定在今天下午3点见面，A有时会迟到，那我这次去是否要准时，或者什么时间去比较好，不至于在哪等太久

这时我通过记忆，将以前与A约会的事件全部列出，将相关记录存放到机器中（数据）

通过机器学习，我想预测这次约会A会迟到多久，以便我来做出决定什么时间出发，让我到哪里不至于等太久

比如机器学习通过数据生成了一个对应函数y = 20 * x +10, y是A的迟到时间，x是当天市区交通的拥堵情况

则将拥堵情况分为5级，数值范围0-5

对于今天下午A迟到时间的预测就可以理解为，假如当天交通拥堵指数为2，则y=50，单位是分钟

预测A很可能会迟到50分钟，我就跟局这个迟到时间，晚走一些，不至于到了地方等太久

机器学习的过程就是根据数据生成函数的过程

机器学习算法的输入就是已有的数据，输出就是函数（用来表达自变量与因变量的关系）

阅读的文章：http://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html