2.4.1　模型是如何学习的

模型学习是一种很有意思的方法，它模仿了人类的学习过程。可以设想，人类在学习新东西的过程中，会不断地犯错，在试错的过程中不断地修正自己的理解，使自己能够更好地适应新的环境和情况。与此类似，该模型也在不断地进行学习与修正，以改善其性能与预测能力，如图2-38所示。

图2-38

再对比看看所谓的“机器学习”，如图2-39所示。

图2-39

机器和人类学习的过程类似：人类学习通过不断地观察、不断地积累经验，把海量的信息转换成知识；机器学习是在对海量数据进行分析的过程中，从这些数据中学习出规律，进而产生相应的模型。当需要对新情况做出决策时，人类会运用已有的知识和方法来做出决策，机器则会使用生成的模型来进行预测和推理。不同的是，人的学习过程更复杂、更灵活，而机器学习的速度更快、效率更高。

图2-40所示是模型学习的过程。

图2-40

在模型学习的过程中，最核心的步骤就是将“训练数据”输入到“训练算法”中，然后通过训练算法逐渐提取数据的特征，进而构建出一个“模型”。这个“模型”可以被视为是一个“智能工具箱”，可以被用于实际的“预测”工作。

因此，可以发现，模型中所包含的特征和知识经验的数量越多，在预测阶段的准确率就越高；反之，如果模型越小或者中间的特征数据越少，可能会导致最终预测结果的准确率降低。