浩子最近刚调到一家公司担任了项目经理。项目伊始，事情千头万绪，老板又格外重视这个项目，就专门给浩子配备了一个刚毕业的大学生小王做助理，帮忙处理一些杂事。
第一天，浩子领着小王下了电梯，走到马路对面那栋写字楼一楼的星巴克，给小王要了一杯卡普奇诺，给自己点了一杯美式，并且专门交代收银员：“美式里加这么多冷牛奶”。边说边拿拇指和食指比划了一下。
小王很有心，记了下来。
从那以后，浩子时不时会让小王去楼下买杯咖啡上来 -- “小王，麻烦去帮我买杯美式”。浩子做销售出身，作风低调，从来没有颐指气使的口气；小王也乐得巴结一下领导，顺便去楼下兜一圈放放风。
这个，就是函数的作用。
浩子第一次带小王去买咖啡，等于把买咖啡的具体步骤封装起来在小王的脑海里，具体需要的时候只要调用就好了。
否则，每次想喝咖啡，都要跟告诉小王星巴克怎么走，该点什么咖啡，加多少牛奶，诸如此类。或者自己跑一趟。效率自然很低下。
项目忙的焦头烂额，这一天浩子胃有点不舒服。早上到了办公室，习惯性地交代小王，“小王，去帮我买杯美... 不了，还是帮我买杯红茶吧”。于是小王去楼下帮浩子买了杯热腾腾的红茶上来。
同样的行动过程，返回的结果却不同，是因为浩子交代小王的时候，把咖啡改为了红茶。
同样的指令（去...买...），但可以有不同的输入，这个，就叫做参数。
但需要注意的是，一般而言，这个参数有个有效值范围，比如浩子可以说“小王，去帮我买杯拿铁”或者“小王，去帮我买瓶矿泉水”，但如果浩子说“小王，去帮我买个西瓜”，估计小王就犯蒙了。
大多数时候，小王都能够完美地完成任务。除了偶尔 ....
“咦，小王，今天的咖啡怎么这么苦？”
“哎呀，我忘记让他加奶了.... 不好意思，我再去买一杯吧！”
“不用了...”
（小王的心理活动）“以后不能再熬夜看《那年花开》了，迷迷糊糊的”
人会犯错，那么，是不是机器就比人完成的要好呢？
我们假设浩子的助理换成了机器人瓦力。
瓦力永远都是精神奕奕，买咖啡从不犯错，直到有一天...
“瓦力，去下面帮我买杯咖啡，老样子。”
“......”
“瓦力？... 瓦力？...谢特，怎么又死机了。”
或者是....
“瓦力，咖啡呢？”
“对不起老板，星巴克临时关门了。”
“再往前走50米还有一家啊。”
“......”
“瓦力？... 瓦力？...谢特，怎么又死机了。”
如果是小王，就能够从浩子经常喝的咖啡，准确判断出浩子所说的“老样子”指的是什么，而且也能够通过学习，了解到附近还有第二家星巴克。
机器学习，就是让瓦力也具备这样的能力。
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