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在机器学习的过程中，可以通过以下步骤来让计算机思考程序算法。
1.决定什么作为输出
2.决定什么作为输入
3.准备多个输出和输入的组合
1.决定什么作为输出
刚才的例子是以脸部表情作为输出，下面我们以销售额为输出来讲解。
因为销售额作为目标非常明确，而且从量化的角度来说，可以用金额来表示，是非常清晰易懂的输出。
另外，如果以“学习”
为例的话，情况会怎样？以学会了或者没学会作为输出，虽然可以作为方向，但是很难找到清晰的判断标准。
以往我们会以测试的分数作为是否学会的结果指标，但测试的意义不外乎是对记忆的确认，要充分考虑好定义以及具体要如何量化。
如上所述，在实际业务中，确定以什么作为输出是最重要的工作。
需要充分考虑“这个输出是要获得什么”
“这个输出可以用什么来计量”
，还要考虑“怎样可以量化”
。
2.决定什么作为输入
决定输出的内容以后，需要尽可能找出可能对这个输出内容产生影响的输入内容。
数据越多，程序算法的精度越高。
而且，对大量的数据进行处理是计算机擅长的事。
因此，要有意识地找出尽可能多的可能对输出产生影响的内容。
另外，和输出一致，输入在最后也要进行量化。
大家在罗列输入内容时，同时要有意识地思考如何能够进行量化。
3.准备多个输出和输入的组合
输出和输入确定以后，最后一步就是准备多个这种数据的组合，把这些数据录入计算机。
现在需要的是，输入和输出的大量数据。
如果输入的数据和输出的数据都已经齐全了，就没问题；另外，如果在某些地方已经存在这些信息，只要收集过来即可。
另一方面，如果需要重新收集数据，以后是否能够固定地获取数据也要一并考虑。
练习题
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