機(jī)器學(xué)習(xí)算法是由普通的算法演化而來。通過自動地從提供的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，它會讓你的程序變得更“聰明”。

　　你從市場上的芒果里隨機(jī)的抽取一定的樣品（訓(xùn)練數(shù)據(jù)），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(chǎn)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(shù)據(jù)提供給一個機(jī)器學(xué)習(xí)算法（分類算法/回歸算法），然后它就會學(xué)習(xí)出一個關(guān)于芒果的物理屬性和它的質(zhì)量之間關(guān)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(shù)據(jù)），然后將它輸入一個機(jī)器學(xué)習(xí)算法。算法將根據(jù)之前計算出的模型來預(yù)測芒果是甜的，熟的，并且/還是多汁的。

　　該算法內(nèi)部使用的規(guī)則其實就是類似你之前手寫在紙上的那些規(guī)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(dān)心這個了。

　　瞧，你現(xiàn)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(xì)節(jié)。更重要的是，你可以讓你的算法隨著時間越變越好（增強(qiáng)學(xué)習(xí)），當(dāng)它讀進(jìn)更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，它就會更加準(zhǔn)確，并且在做了錯誤的預(yù)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(xùn)練不同的模型， 比如預(yù)測蘋果質(zhì)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(jī)器學(xué)習(xí)，是不是很酷啊。