今天上课闲来无聊，想了想机器学习这个东西，结果东想西想，想到了应试教育，然后觉得有点儿意思，就写下来，算做个记录，也算是做个机器学习的科普。

机器学习是什么呢，我想对于很多人而言，这一部分是神秘陌生高大上的，机器竟然可以学习！！“深蓝”通过学习打败了象棋冠军；AlphaGo通过学习打败了世界围棋冠军；小度通过学习登上了最强大脑，连战三场，未尝败绩......等等一系列的新闻大家都知道，并为之惊叹，但对于机器学习到底是什么，恐怕依旧一团迷糊。

• 变形记

一天早晨，格里高尔·萨姆沙从不安的睡梦中醒来，发现自己躺在床上变成了一只巨大的甲虫。他仰卧着，那坚硬的像铁甲一般的背贴着床，他稍稍抬了抬头，便看见自己那穹顶似的棕色肚子分成了好多块弧形的硬片，被子几乎盖不住肚子尖，都快滑下来了。比起偌大的身驱来，他那许多只腿真是细得可怜，都在他眼前无可奈何地舞动着。

“我出了什么事啦？”他想。这可不是梦。他的房间，虽是嫌小了些，的确是普普通通人住的房间，仍然安静地躺在四堵熟悉的墙壁当中。在摊放着打开的衣料样品——萨姆沙是个旅行推销员——的桌子上面，还是挂着那幅画，这是他最近从一本画报上剪下来装在漂亮的金色镜框里的。画的是一位戴皮帽子围皮围巾的贵妇人，她挺直身子坐着，把一只套没了整个前臂的厚重的皮手筒递给看画的人。

格里高尔的眼睛接着又朝窗口望去，天空很阴暗——可以听到雨点敲打在窗槛上的声音。

这是节选自卡夫卡《变形记》开头的片段，写的非常精彩，我在读到这一段时，莫名的会感到兴奋，这是一种黑色幽默。在格里高尔·萨姆沙的房间里，他可以准确的知道自己变成了甲虫，准确的知道他还是在房间里，他的衣料样品，他的画，对他而言都那么熟悉，还有窗外的天空、雨点，他都可以准确的知道。

那，他为什么会这么准确的知道这些东西呢？

我们知道，一个孩子出生时，看到的东西都是不认识的，他不会开口就说这个是什么，那个是什么，当然，不是每个人都像贾宝玉这样，开口就说“这个妹妹我曾见过的”。所以说，格里高尔·萨姆沙能够准确的了解到这一切，是因为他有这方面的经验，换句话说，就是“这些都是曾见过的”。

我们见过了一只猴子，以后再见到猴子时就会知道，那是猴子。这就是人的基本学习过程，基于经验的学习。而机器学习，是模仿人的学习模式的，也是一种基于经验的学习。

那，经验是怎么来用的呢？

对机器学习有所了解的自然会想到，特征。猴子有猴子的特征，树有树的特征，这样就不会把猴子认成树了。再比如说，如果一个动物学家，他看到一只猴子时，还可以知道，这只猴子是什么种类的猴子，这是为啥呢？因为他掌握了更多更细的特征，足以分辨各种不同的猴子！

基于经验来进行学习，这就是机器学习！

• 机器学习与应试教育

解释完了机器学习的概念，下面来说说机器学习里面的一些概念。

• 数据集
  机器学习有数据集，而数据集分训练集，验证集和测试集，这是个啥意思呢？其实，训练集就相当于学习的教材，用于最初的学习；验证集就相当于平时做的作业，用来加强学习效果，发现学习的不足并改善；而测试集就相当于考试的试卷，用来测试学习的效果。

• 欠拟合
  欠拟合是个啥意思呢？比如说考试，拟合就是你写的答案和考试正确答案的重叠程度。准确率就是评判拟合的标准，相当于一次考试的分数。拿人来说，考了59分，就是没及格，没考好，机器学习就是欠拟合。

• 泛化能力
  对机器学习来说就是，训练出来的模型（模型是个啥，这样解释吧，人学习到的东西装在大脑里面是个啥？不清楚，就给个概念，称为模型吧），适应新的数据集的能力，也就相当于人认识了一只猴子，然后去认识其他各种各样的猴子的能力，这个对人而言，叫做举一反三，对机器而言，就叫做泛化能力。而平时人在学习时，可以把人走入社会中知识的运用能力称作为一个泛化能力。

• 过拟合
  欠拟合已经很好解释了，过拟合这个怎么解释呢？咋一看，过拟合就相当于人学的太好了，这对于人是好事情啊！对于机器却不是个好事情，这是需要值得慎重考虑和改进的东西！参考泛化能力，过拟合就是说“学得太死板了”！比如说一个人学习时，看到的所有的西瓜都是有籽的，某一天看到一个无籽西瓜，就断定，这不是一个西瓜。这就是一个过拟合的例子，也就是说，机器学到了过多的特征，从而产生了噪音，对新的数据的识别过程产生了干扰，从而识别错误。对于人而言，就是说，考试有考200分的能力，但是除了考试其他的啥都不会干。

对于机器学习而言，增大样本，持续学习都可以增强泛化能力，AlphaGo得到的学习样本越多，学习的时间越长，也就越厉害！！所以，从科学的角度来看（可以数学证明），应试教育下的孩子，多看课外书，多做社会实践，多花时间学习，也是非常有利于提高学习能力的！！