机器学习将统计学和计算机科学结合在一起， 让计算机能够在没有编程的情况下学习如何完成给定的任务。
就像你的大脑利用经验来改进任务一样， 计算机也能做到。
让计算机学会区分狗和猫
假设，你需要计算机分辨出狗和猫的照片。你可以输入照片，并告诉计算机：这只是狗，那只是猫。
被编程学习的计算机将在数据中寻找统计模式，以便将来能够识别猫或狗。计算机可能会自己发现猫的鼻子比较短，而狗的体型大不相同，然后在空间中用数字表示信息。
但最关键的是，识别这些模式的是计算机，而不是程序员建立了未来数据排序的算法。
一个简单而高效的算法例子是，计算机会试图找到区分猫和狗的关键界限。
当计算机看到新的照片，它会检查关键点去区分这是猫还是狗。当然也会出现错误，计算机接收的数据越多，它的算法就越精确，它的预测就越准确。
