注1：本文主要资料来自网站「产品经理的人工智能学习库」上的文章《一文看懂机器学习！（3种学习方法+7个实操步骤+15种常见算法）》。
注2：本文其他资料来自来自小能熊终生学习学院《千熊5月做到——21天费曼模型》，有兴趣的朋友可以查看「小能熊(candobear)」官网。
费曼导图：概览
【5月做到 费曼训练】 DAY03 - 机器学习.png
Why(必要性)
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AI时代，人类的工作生活将会完全颠覆，我们该如何应对这种必然的变化？
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我们的下一代必将与AI为伍，如何让他们能够与AI成为朋友而不是奴隶？
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AI的机器学习与人类的学习并无差异，因此我们是可以做到和AI成为朋友的
What(核心含义)
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「机器学习」是通过经验自动改善预测性能的计算机算法的统称。
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「机器学习」研究和构建的是一种特殊算法（而非某一个特定的算法），能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。
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机器学习的基本原理：通过训练集，不断识别特征，不断建模，最后形成有效的模型
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机器学习的基本思路
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把现实生活中的问题抽象成数学模型，并且很清楚模型中不同参数的作用
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利用数学方法对这个数学模型进行求解，从而解决现实生活中的问题
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评估这个数学模型，是否真正的解决了现实生活中的问题，解决的如何？
- 机器学习的分类
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监督学习
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非监督学习
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强化学习
举例子
正例：小朋友识字一、二、三
反例：一上来就囫囵吞枣，依葫芦画瓢
这叫死记硬背，在计算机里就叫「Copy」不叫「学习」；
类似于「照相」，只能存储信息，无法对含有未知的场景进行有效的预测。
打比方
机器学习就像是我们去逛菜市场：
① 训练集——菜市场有很多肉蛋果蔬等各种食材以及调料，有些我们认识，但还有好多我们不认识，认识的那些就是东西就属于「训练集」；
② 特征——根据训练集我们熟悉了肉蛋果蔬的区别：蔬菜的特征、肉的特征、活鱼的特征……还知道根据摊位常按照产品的类别排列，摊位里的商品也是如此排放的。
③ 建模——学习认识新的食材
④ 模型——认识更多的食材，开启更多美食的天地
How(具体推进方式)
机器学习在实际操作层面一共分为7步，这和「学习闭环」、「知识树学习法」是一脉相承的。
① 收集数据——数据的数量和质量直接决定了预测模型的好坏。
② 数据准备——收集到的数据会有很多问题，所以会涉及到数据清洗等工作；数据要分为3个部分：训练集、验证集、测试集。
③ 选择一个模型——研究人员和数据科学家多年来创造了许多模型，选择一个相对比较合适的模型。
④ 训练——这个过程不需要人来参与，机器独立就可以完成。
⑤ 评估——评估指标主要有准确率、召回率、F值，代表模型在现实世界中的表现。
⑥ 参数调整——调整假设参数让模型表现的更出色。
⑦ 预测（开始使用）——尝试解释、解决实际问题。
How good(长期价值)
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看清机器学习等人工智能的本质，从容地应对AI造成的深刻变化
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通过机器学习反过来了解自我，改善自己的学习方法，成为AI的朋友
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