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摘要：人工智能的關鍵就是讓機器設備能夠感知，推斷，行動和調整。機器學習旨在解決數據的回歸和分類問題?；貧w查找函數逼近，就是根據一堆數據樣本，看能找到一個函數能讓所有數據都能趨近于滿足這個函數，然后根據這個函數再來檢驗新的數據是否滿足此類數據特征。
人工智能的關鍵就是讓機器設備能夠：感知，推斷，行動和調整。而要能讓設備自主的實現這些操作，機器就得有一個學習的過程，這就類似于我們常說的師父領進門、修行靠個人，所以機器學習又分為：監督式學習（老師告訴你一些絕對正確的數據）、非監督式學習（然后自己根據正確數據的特點去判斷一些沒有見過的數據）、深度學習（根據海量的數據深入分析這些數據的因果聯系），具備這樣能力的機器才能叫人工智能了吧。
機器學習旨在解決數據的回歸和分類問題。
回歸：查找函數逼近，就是根據一堆數據（樣本），看能找到一個函數能讓所有數據都能趨近于滿足這個函數，然后根據這個函數再來檢驗新的數據是否滿足此類數據特征。
分類：用于確定數據身份，就是把所有數據能否分類看，根據某個關系來劃分數據屬于哪一類。
當然，要處理數據用EXCLE肯定不行了，這里就引出了Python，Python用來數據分析是相當不錯的，其有很多第三方庫，會讓編程變得簡單起來，其數據處理的性能也很快，所以沒啥說的，接下來就先學習Python。
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