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Day41-55/04.表单的应用.md

 ## Django 2.x实战(04) - 表单的应用
 
-我们继续来完成上一章节中的项目，实现“用户注册”和“用户登录”的功能。
+我们继续来完成上一章节中的项目，实现“用户注册”和“用户登录”的功能。Django框架中提供了对表单的封装，而且提供了多种不同的使用方式。
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Day76-90/01.机器学习基础.md

+## 机器学习基础
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+所谓“机器学习”就是利用计算机将纷繁复杂的数据处理成有用的信息，这样就可以发掘出数据带来的意义以及隐藏在数据背后的规律。现如今，“机器学习”和“大数据”可以说是IT行业中最热点的两个词汇，而无论是“机器学习”还是“大数据”最终要解决的问题本质上是一样的，用最为直白的话来说就是用现有的数据去预测将来的状况。
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+按照问题的“输入”和“输出”，我们可以将用计算机解决的问题分为四大类：
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+1. 输入的信息是精确的，要求输出最优解。
+2. 输入的信息是精确的，无法找到最优解。
+3. 输入的信息是模糊的，要求输出最优解。
+4. 输入的信息是模糊的，无法找到最优解。
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+在上面的四大类问题中，第1类问题是计算机最擅长解决的，这类问题其实就是“数值计算”和“逻辑推理”方面的问题，而传统意义上的人工智能也就是利用逻辑推理来解决问题（如早期的“人机对弈”）。一直以来，我们都习惯于将计算机称为“电脑”，而基于“冯诺依曼”体系结构的“电脑”实际上只是实现了“人脑”理性思维这部分的功能，而且在这一点上“电脑”通常是优于“人脑”的，而“人脑”在处理输入模糊信息时表现出来的强大的处理能力，在今天看来也不是“电脑”可以完全企及的。所以我们研究人工智能也好，研究机器学习也好，是希望输入模糊信息时，计算机能够给出满意的甚至是最优的答案。
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+至此，我们可以给“机器学习”下一个定义：机器学习是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的学科。机器学习目前已经广泛的应用到生产生活的各个领域，以下列举了一些经典的场景：
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+1. 搜索引擎：根据搜索和使用习惯，优化下一次搜索的结果。
+2. 电商网站：自动推荐你可能感兴趣的商品。
+3. 贷款申请：通过你最近的金融活动信息进行综合评定。
+4. 图像识别：自动识别图片中有没有不和谐的内容。
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+机器学习可以分为监督学习和非监督学习。监督学习是从给定的训练数据集中学习得到一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果，监督学习的训练集包括输入和输出，也可以说是特征和目标。监督学习的目标是由人来标注的，而非监督学习的数据没有类别信息，训练集也没有人为标注结果，通过无监督学习可以减少数据特征的维度，以便我们可以使用二维或三维图形更加直观地展示数据信息 。
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+实现机器学习的一般步骤：
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+1. 数据收集
+2. 数据准备
+3. 数据分析
+4. 训练算法
+5. 测试算法
+6. 应用算法
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Day76-90/02.Pandas的应用.md

+## Pandas的应用
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README.md

@@ -274,13 +274,13 @@
 
 ### Day76~90 - [数据处理和机器学习](./Day76-90)
 
-#### Day76 - [Pandas的应用](./Day76-90/01.Pandas的应用.md)
+#### Day76 - [机器学习基础](./Day76-90/01.机器学习基础.md)
 
-#### Day77 - [NumPy和SciPy的应用](./Day76-90/02.NumPy和SciPy的应用)
+#### Day77 - [Pandas的应用](./Day76-90/02.Pandas的应用.md)
 
-#### Day78 - [Matplotlib和数据可视化](./Day76-90/03.Matplotlib和数据可视化)
+#### Day78 - [NumPy和SciPy的应用](./Day76-90/03.NumPy和SciPy的应用)
 
-#### Day79 - [机器学习基础](./Day76-90/04.机器学习基础.md)
+#### Day79 - [Matplotlib和数据可视化](./Day76-90/04.Matplotlib和数据可视化)
 
 #### Day80 - [k最近邻(KNN)分类](./Day76-90/05.k最近邻分类.md)