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算法

算法应该是一组定义明确的指令，用来解决某一类问题或执行某一种算术任务。通常我们做的建模就是寻找和设计合适的算法来解决问题，最常见的方法就是用数学来建模。数学模型是核心，也是应用最广泛的模型。可以说，现代科学和社会的方方面面都与数学模型密切相关。所谓数学模型，就是用数学语言来描述现实世界。它通过逻辑和符号来表现物理特征，从而实现非物理形式来模拟现实世界，帮助我们研究现实，解决现实中的各种问题。需要注意的是，数学模型通常不能100%模拟现实，甚至很多时候模拟的结果都是错误的。

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生活中的算法

可以说现在我们生活在算法的时代，算法让这个社会以智能化的形式运行，大大提高了整个社会的效率和体验。无论是手机、电脑等硬件设备，还是运行在千千硬件上的成千上万的软件，都充满了算法。当你用脸解锁手机或者用指纹登录电脑的时候，连手机和电脑都离不开算法。再者，当你拿起手机刷Tik Tok的时候，它就已经被算法控制了，它会猜测你感兴趣的视频不断推送给你，让你乐此不疲。此外，该算法还被应用于飞机、汽车、家用电器和玩具，使工厂、运输和物流更加高效。

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计算机运行算法

设计好算法模型后，需要进行大量的计算，人工计算显然是无能为力的，所以科学家们开发了计算机这种东西来进行计算。一台现代计算机有数十亿个微小的开关，开关的开合状态对应0和1两个值。通常，计算机可以在一秒钟内操作这些开关数十亿次，然后进行非常高速的二进制计算。

计算机能够完成逻辑运算要归功于克劳德·香农，他把布尔逻辑运算带入了计算机。香农是贝尔实验室的工程师。与著名科学家相比，香农的名气并不大。估计只有计算机专业的人才知道他，我们都知道他很可能是因为信息论。事实上，香农的伟大成就包括他将逻辑集成到计算机中，从而成功地将逻辑层与物理层分离开来。他将二进制运算与电子器件相结合，实现了逻辑功能，奠定了今天计算机的运行机制。他设计了加法电路来构造复杂的算术运算，这些电路已经成为现代计算机的组成部分。可以说，所有的算法都可以分解成与、或、非三种逻辑，所以无论算法有多复杂，都可以在计算机中运行。

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算法是严格的

算法必须是严格清晰的，否则就不是严谨的算法，工程师必须真的知道一些东西才能通过算法表达清楚。物理学中大量的公式也属于算法，通过算法可以快速计算出结果。设计算法不是一件简单的事情。通常，我们用计算机编程语言来描述算法。但是在编程的过程中，我们会遇到各种各样的错误，我们要不断的调试和修正。

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人工的算法

人工设计算法是最早的算法，它侧重于针对不同问题的人工设计算法。算法的每一步都需要手工制定。在整个手动编写算法的过程中，算法的逻辑是清晰的，当数据输入到算法中，就会生成一个输出。这种方法需要我们把执行逻辑写清楚或者指定执行规则，实际上就是输入+算法=输出。这种方式可以使算法的细节更加白盒化。

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学习获得的算法

现在人们研究的算法更多的是一种学习算法，即开发一种能够根据输入输出自动学习算法的学习框架，统称为机器学习。机器学习颠倒了人工算法的顺序。它通过输入输出得到算法，这是一种用数据交换算法的思想。输入+输出=算法。这种方式更加自动化，细节更加黑箱化。这种方式就像是给了机器学习的能力，让它自己学习。其实机器学习是一把利剑，可以用数据模拟复杂的规律。

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不同的编程思维

普通编程需要一种100%准确的思维，而机器学习是一种统计思维，重点是一批数据中表现良好的数据所占的比例。所以我们不能要求它永远准确。如果Tik Tok推荐的视频95%都是你想看的，不代表它还有缺陷，而是他的预测水平很高。

机器学习产生知识

现在很多公司都有很多数据。但是，如果大数据不能转化为知识，数据就没有价值。从数据中获取知识并不容易。传统的方式让商业专家苦思良久才得到成千上万条规则，而机器学习可以轻松学习上亿条规则获取知识。可以说，有了大数据和机器学习这两把利剑，就可以秒杀现实问题的复杂性，无论多复杂、多非线性的问题，都可以迎刃而解。