相传很久很久以前，数据科学就一直存在。
在三国时代，在魏国一个绰号叫冢虎的家伙，运用数据科学分析一个在蜀国，街上的哥们都叫他卧龙的兄弟。
通过分析他的工作时长（生产队的驴都不敢这么玩），伙食情况（哥们吃的很少），工作状态（阿斗什么事都要问他）等等等等各种数据！
从而得出一个结论，这个来自蜀国的Cpu食少事繁，恐怕真要把自己给卷死。
这件事儿，历史上确实有记载，也并不是《三国演义》的小说杜撰。
比如《晋书》里面是这样记载的：
“先是，亮使至，帝问曰：“诸葛公起居何如？食可几（许）米？”对曰：“三四升。”次问政事，曰：“二十罚已上皆自省览。”帝既而告人曰：“诸葛孔明其能久乎！”
不得不说，在DS这块，确实被司马懿给玩明白了。
简而言之，DS就是通过以往各种数据的汇总整理，对未来的不确定事物进行一波预测，以达到某些方面的收益(经济，政治，生活)。
放到现在，DS就是教会计算机干人以前都会干的事情。
俗话说的好，抓住消费者的胃就需要满足一下他们的抖m需求，算法内部使用的规则也是如此。
打个比方，比如你从你想买的衣服里面随机的抽取一定的样品（训练数据），制作一张表格， 上面记着每件衣服的物理属性， 比如颜色，大小，版型，成色，等等等等。（这些称之为特征）。
之后，你需要记录下这件衣服到底适不适合你， 版型是否硬挺，能穿出堆叠感（输出变量）。
再之后，你将这些数据提供给一个机器学习算法（分类算法/回归算法），然后它就会学习出一个关于衣服的物理属性和它的质量之间关系的模型。
下次你再去买衣服， 只要测测那些衣服的特征（测试数据），然后将它输入一个机器学习算法。算法将根据之前计算出的模型来预测这件衣服到底适不适合你。
拥有了DS，你就可以满怀自信的去买衣服了，根本不用考虑那些挑选衣服的细节。
更重要的是，你可以让你的算
法随着时间越变越好（增强学习）
，当它读进更多 的训练数据， 它就会更加准确，并且在做了错误的预测之后自我修正。


但是最棒的地方在于，你可以用同样的算法去训练不同的模型， 比如预测日后的潮流趋势， 送女朋友的花会不会涨价，让所有你心爱的人开心。
这样来说的话，你家的狗子应该都可以听明白了。
不过此时此刻，真的好想做“一条狗”啊，毕竟春天这么好的天气，真的很想出去散散步，去争夺阳光高地。
不用考虑咖啡店电脑连不连的上Wifi，潇洒地屏蔽领导的300条未读消息，在这个春天里尽情打个盹。
但是野心赶不上变化，那些众所周知的原因把我们都赶回了家。
讲座和春天从不等人
所以我们快点见面吧！
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