机器学习是什么？这对于刚开始进行机器学习的我来说还是一个巨大的挑战。
是关于学习算法的设计分析和每个学科领域的应用，即算法+数据。提高生活中各方面的工作效率，甚至可以降低工作的失误，可以看出在未来的应用前景还是比较宽阔的。互联网搜索、生物特征识别、汽车自动驾驶、火星机器人等等。
机器学习经过了三个阶段，分别是推理期，知识期和学习期。推理期主要是说的逻辑推理，让机器有一定的逻辑推理能力。知识期主要是在有逻辑能力时，还要掌握更多的知识，知识是基础。 学习期是让机器自己学习。
为什么机器学习这么热门？因为在二十世纪九十年代中后期，我们人类搜集、存储、管理、处理数据的能力大幅度提升，这时候迫切需要数据分析的技术，而机器学习恰恰是迎合了这个大时代的需求，所以才变得特别的重要。对于大数据的处理，当下正是非常的流行和热门，这是机器学习的春天，如果有一天人们不在需要进行对数据进行分析处理，那么机器学习就开始进入冬天，不过是不可能的。
局限性：1、需要大量训练样本，机器学习可以说是算法+数据，有大量的数据进行操作是基础，也是应用的方面；2、难以适应环境变化，进行一个数据分析，但是自然环境的改变是个一个问题，不能不考虑，例如汽车自动驾驶，路面的状况、轮胎的磨损等等都会对得出的结论进行一系列的干扰；3、黑箱模型，黑箱模型难以应用于高风险应用，比如大型变电器停机检查，如果不能做出正确的检测后果那将是不堪设想。
机器学习的未来是宽阔的，是没有冬天的，机器学习的难度不低于算法的学习，所以日后还要多付出时间来学习，Java和Python语言应用在机器学习是比较多，好好学这些语言。
