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第608章 用故事解释机器学习分为学习和推理两个阶段（第2页）

学习阶段：刚开始学骑车时，你需要不断尝试、摔倒、调整平衡，不断适应脚踩踏板和手握车把的协调过程。

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推理阶段：学会后，你不需要再去思考如何保持平衡，而是可以直接上车骑行。

比喻2：考试与实际应用

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学习阶段：学生通过课本、做练习题来学习数学公式和解题方法。

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推理阶段：考试时，学生不再需要重新学习，而是直接运用已掌握的知识解题。

总结

1.

学习（training）：像学做蛋糕、学骑车、学数学，需要通过大量的尝试和调整来找到最优方法。

2.

推理（inference）：一旦学会，就可以直接应用所学知识解决新问题，而不需要重新学习。

3.

机器学习也是如此，先学习，再推理，学习阶段需要大量数据和计算，而推理阶段则是快速做出预测。

用故事解释“先学习，后推理”

故事背景：小明练武功

小明是个普通的少年，他梦想成为一名武术高手。于是，他拜入一位武林大师门下，开始了艰苦的训练。整个过程分为两个阶段：

第一阶段：学习（training）

1.

基础训练：大师先教小明基本功，比如扎马步、挥拳、踢腿。小明每天练习，但一开始总是摔倒、动作不稳。

2.

不断调整：大师发现小明的拳法太慢，就让他多练速度；踢腿力度不够，就让他多踢沙袋。

3.

不断试错和改进：小明每天练习，对着木桩出拳，调整自己的姿势，直到动作变得流畅有力。

4.

终于掌握武艺：经过几年的刻苦训练，小明学会了大师的所有招式，他的身体已经形成肌肉记忆，不再需要刻意思考每个动作。

这一阶段就像机器学习的训练阶段，模型在大量数据上不断调整参数，使自己变得越来越“聪明”。

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