机器学习在干嘛？就是利用已有数据，找到一些合适的数学模型去描述它，然后做一些预测分析，从而优化企业的流程或者提高决策效率。机器学习的核心是：模型、策略和算法
机器学习的目的——模型（Model）
模型就是用来描述客观世界的数学模型，模型是从数据里抽象出来的。在进行数据分析时，我们通常手上只有数据，然后看数据找规律，找到的规律就是模型。就跟我们小时候做猜数字游戏似的，1，4，16…（）…256…括号里面是什么？只有把这串数抽象成模型，我们才能知道括号里面是什么。
再举个例子，购买产品的顾客到达服务台的时间是什么模型？也许是一个泊松分布。股票价格随时间的变化是什么关系？是基于布朗运动的二项随机分布…
模型可以是确定的，也可以是随机的，无所谓，总之用数学可以描述，只要数学可以描述的，就可以进行预测分析。所以，我们的根本目的，是找到一个模型区描述我们已经观测到的数据。
