这是从Layman，Mathematician和Coding的角度解释机器学习的系列文章的开始。 目标读者是想要了解机器学习理论，背后的数学以及如何使用Python语言实际实现的任何人。 这将通过有关家庭及其互动的故事来解释。 所以，享受故事吧！
这个故事是关于诺克斯，妻子艾娃（Ava），女儿莉莎（Lisa）和儿子卡特（Karter）的。 关于诺克斯及其家人的一些背景。 诺克斯现年48岁，是一名机器学习工程师，他的妻子Ava是45岁的家庭主妇，他的女儿Lisa是23岁的数学家，儿子Karter是21岁的Python程序员。
幻觉：我不认为这意味着您的想法
有一天，诺克斯一家人共进晚餐，一边享用可爱的沙拉，肉和新鲜汉堡，一边阿娃突然想起今天在看电视时，她在新闻频道中听到“机器学习是目前最热门的工作”，这使她感到好奇因为她知道Knox目前正在担任机器学习工程师。 她转向诺克斯，问他机器学习到底是什么？ 您正在学习机器还是机器正在学习您？ 机器将来是否会像《终结者》电影那样杀死所有人？ 这些问题也使Lisa和Karter感到好奇，因为他们也很清楚机器学习的炒作，他们自己也想了解机器学习。
诺克斯笑了笑，说：“我不认为这意味着您认为的含义”。 让我告诉你我的意思。 许多人认为机器学习仅意味着构建像人类一样具有意识的机器人。 许多人还倾向于相信它会神奇地解决任何组织或宇宙所存在的所有问题。 ML似乎以某种方式代表魔术学习而不是机器学习。 那全是幻想！
关于什么不是ML的Layman解释：
Ava假设您带来了空调。 现在，公司已发布广告，它将感应到室温并自动调节冷却温度。 但这并不意味着它也可以打扫房间，即使它具有一定的智能来感知室温。 这将解决其设计目的，即在夏季提供救济。 它不会神奇地解决诸如打扫房间之类的其他问题，甚至不会在数百万年之内解决问题，它将像终结电影中那样开始杀死人！
什么不是ML的数学解释：
丽莎（Lisa），当您编写数学方程式，例如y = mx + b（线性代数）时，它可以帮助您找到自变量y的值，但无法帮助您找到给定数字或欧氏距离的平方根。 虽然这是伟大的数学家莱布尼兹（Leibniz ）引入的一个很好的公式，并且您可以使用线性代数解决许多问题，但它并不是解决宇宙中所有数学问题的魔术方程。 同样，ML将为其设计的问题提供解决方案，它不是万物论（ToE），最终论，终极论或大师论！
关于什么不是ML的Python说明：
Karter可以说您已经编写了一种加数字的算法。 现在，您已经足够智能，可以使用Positional参数添加N个数字而不是仅添加2个数字。 现在，您不希望它也自动找到N个数字的平方根，它只会添加N个数字！ 同样，ML足够智能，可以调整其参数以产生所需的结果，但是它不会神奇地开始解决所有问题。
这使Ava，Lisa和Karter更加好奇，Ava问道：“好吧，我们了解到ML不是什么，但是ML的现实是什么？” Knox回答说：“我今天在办公室辛苦了一天。 我有一天会解释。”
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