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本章主要介绍了机器学习的基本知识，涵盖相关概念、发展历史、机器学习的任务、机器学习的一般步骤以及Python基础知识。机器学习作为人工智能的一个重要实现工具和分支，已被成功应用于各个领域，并且机器学习的技术仍然在快速发展，在很多方面取得了很大成就。
思政元素
实践是检验真理的唯一标准，这个亘古不变的道理在今天的人工智能、机器学习领域非常适用。机器学习的核心是数据，数据是决定模型好坏的关键因素。在学习机器学习的过程中，理论的推导和证明固然重要，但理论的正确与否、是否适用，仍需要实验验证。“科学的精神不是猜测、盲从、迷信、揣摩，而是通过真真实实的实践，去研究和验证，从而得到相应的客观结果模型的好坏，协同产业界去实践相关的理念和模型。”
吴文俊（1919—2017年），出生于上海，数学家，中国科学院院士，中国科学院数学与系统科学研究院研究员，系统科学研究所名誉所长。吴文俊毕业于交通大学数学系，获法国斯特拉斯堡大学博士学位。2001年2月，获2000年度国家最高科学技术奖。
吴文俊的研究工作涉及数学的诸多领域，其主要成就表现在拓扑学和数学机械化两个领域。吴文俊几何定理自动证明的“吴方法”被称为自动推理领域的先驱性工作，他也因此于1997年获得“Herbrand自动推理杰出成就奖”。