训练集/验证集（开发集）/测试集
简单的机器学习流程： 降需要预测的值，与训练数据通过学习算法的处理提交给一个函数，得出预测的结果，就是机器学习的简单流程。
什么是训练集/验证集/测试集？
答：在机器学习和模式识别等领域中，一般需要将样本分成独立的三部分训练集（train_set）,验证集（validation set）和测试集（test_set）。其中训练集用来估计模型，验证集用来调超参数，测试集用来测试模型准确度，通常在教学环境中，数据量比较少，我们只涉及训练集与测试集。
有监督机器学习和无监督机器学习
什么是有监督机器学习和无监督机器学习？
答：
有监督机器学习：我们要教会计算机做某些事情无监督机器学习：让计算机自己去做某些事情。
有监督机器学习例子：分类。
无监督机器学习例子：聚类。
有监督机器学习就是：我们给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的就是给出更多的正确答案。
无监督机器学习就是：我们给出一个数据集，但是不给他正确答案，而让他自己去学习。
机器学习VS人类学习
机器学习VS人类学习：有了机器学习，我们还需要认为经验的干预吗？