今天是 2023年6月27日，我开始阅读《Machine Learning Bookcamp》，并将自己的读后感，逐步维护在本篇日志中。

Let's begin!

1. Introduction to Machine Learning

1.1 Introduction to Machine Learning

ML 是从现有的数据中提取模式的过程，有点像数学的归纳法，但完全没有归纳法中证明的部分。 从这个角度来说，ML是有其局限性的：

• 他需要大量的数据来训练
• 当新的数据和训练数据有巨大差异的情况下，他的表现很难相信 这也带来两个个新的需求：
• 数据，大量的数据
• 计算能力，更快的计算能力

1.2 ML vs Rule-Based Systems

基于规则的系统:

• 数据 + 代码（把规则描述的算法用代码的形式表达） => 软件
• 在使用过程中，由于数据中出现的新情况，我们要不断的维护代码；最终，要么运行变慢，要么难以维护

机器学习：

• 数据 + 结果 => 模型
• 在使用过程中，只有当新的模式出现，我们才需要重新训练模型