机器学习方面的突破相当于十个微软。——比尔.盖茨
卡特里娜·雷克（KatrinaLake）喜欢网上购物，她期望更好网上购物体验。她的主要问题是：很难找到个性化的时装款式。“StitchFix”的灵感就这样产生了。年，卡特里娜就读哈佛商学院(HarvardBusinessSchool)时，在剑桥的公寓里推出了这款软件(顺便说一句，该公司最初的名字是不那么吸引人的“RackHabit”)。该网站为其用户提供了一系列询问尺寸和时尚风格等因素的问答，然后专业造型师将根据回答每月为用户发送定制的装着服装和配饰的盒子。
机器学习导论京东好评率97%无理由退换京东配送官方店旗舰店￥.8购买这一概念迅速流行起来，而且增长势头强劲。然而由于许多风险投资家并没有看到这项业务的潜力，卡特里娜在筹集资金时遇到了困难。但卡特里娜坚持了下来，并很快创造了一个有利可图的生意。在这个过程中，StitchFix收集了大量有价值的数据，比如体型和风格偏好。卡特里娜意识到这将是机器学习的理想应用场景。为此，她聘请了Netflix负责数据科学与工程的副总裁埃里克·科尔森(EricColson)，他的新头衔是首席算法官(chiefalgorithmsofficer)。
随后，StitchFix收集了更多的数据，不仅来自最初的调查，也来自持续的反馈，机器学习模型的预测越来越好。数据还用来规划商品的最小存货单位（SKU，StockKeepingUnit,定义为保存库存控制的最小可用单位，例如纺织品中一个SKU通常表示规格、颜色、款式）
这一战略改变是关键的，其结果是：StitchFix的客户忠诚度和转化率不断提高。存货周转率也有所改善，这有助于降低成本。
新策略并不意味着解雇造型师。相反，机器学习极大地提高了他们的生产力和效率。这些数据还提供了关于应该制作何种服装的见解。这直接促使StitchFix在年推出了自有品牌“混合设计（HybridDesigns）”。
年11月，StitchFix公开发行股票并筹集到1.2亿美元，公司的估值高达16.3亿美元。这让卡特里娜成为美国最富有的女性之一。今天，StitchFix在美国拥有万客户，创造了超过12亿美元的收入。公司有多名数据科学家，其中大多数拥有神经科学、数学、统计学和人工智能等领域的博士学位。
根据公司的披露信息：
我们的数据科学能力促进了我们的业务。这些能力包括我们丰富且不断增长的详细的客户及商品数据集和我们专有的算法。我们在我们的业务中使用数据科学，包括细分我们的客户，预测购买行为，预测需求，优化库存和设计新的服装。
毫无疑问，StitchFix的故事清楚地展示了机器学习的不可思议的力量，以及它如何颠覆一个行业。在接受媒体的采访时，卡特里娜指出：
从历史上看，你给公司的信息和公司的经验得到的改善之间存在着差距。大数据在网络上跟踪你，现在你从中得到的最大好处是：如果你点击了一双鞋，你会在一周后再次看到这双鞋。我们将看到差距开始缩小。人们个性化的期望是非常不同的，但重要的是获得期望的真实版本。否则，就会是“你放弃购物车而去，而我们正在意识到这点”。期望的争取理解应该让你真正认识到自己是一个独一无二的人。唯一的可行方法是拥抱数据科学并通过创新来做的事情。
那么机器学习到底是什么呢？为什么它会如此有影响力？我们需要考虑哪些风险呢？在本文和后续文章中，我们将回答这些问题——以及更多的问题。
什么是机器学习？
在麻省理工学院(MIT)和贝尔电话实验室(BellTelephoneLaboratories)工作过之后，亚瑟·L·塞缪尔(ArthurL.Samuel)于年加入IBM的波基普西实验室(PoughkeepsieLaboratory)。他的努力帮助提高了公司机器的计算能力，比如的开发(这是IBM的第一个商用计算机系统)。
同时，他也编写应用程序。其中一个程序将会创造历史——那就是他的电脑跳棋游戏。这是机器学习系统的第一个例子(Samuel在年就此发表了一篇有影响力的论文)。IBM首席执行官托马斯·J·沃森（ThomasJ.Watson）说，这一创新使IBM股价上涨了15点！
那么为什么塞缪尔的论文如此重要？通过西洋棋游戏，他展示了机器学习是如何工作的——换句话说，计算机可以通过处理数据来学习和改进，而不需要显式编程。这证明了利用先进的统计概念，特别是概率分析可以训练计算机做出准确的预测。
这是革命性的，因为当时的软件开发模式主要是遵循逻辑工作流的命令列表。
从本质上讲，机器学习是一个接收标记数据并寻找关系的过程。如果你用大量同类信息，如花朵照片来训练系统，它在识别它们方面会变得越来越好。
在后续的文章中，我们将深入了解您需要了解的关于机器学习的核心统计学理论。这包括标准偏差，正态分布，贝叶斯定理、相关和特征提取。然后我们将讨论机器学习的用例共用流程，以及常见的算法。
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