机器学习的原理跟我们学习语言很类似。
机器学习从大量的样例数据中学习规则，然后在输入新数据时，从学习的规则中找最类似的规则，输出结果。
比如英语学习，小孩先是听（学习）周围的人说英语（大量的样例数据），从这些人和环境中掌握英语的规则，然后在某种情况下（输入新的数据），先想大人们怎么说（寻找最相似的规则），说出英语（输出结果）
比如，小孩发现早上大人们早上见面会对彼此说:good morning . 在早上时，小孩也会对其它人说：good morning。这就是一个简单的机器学习的过程。
我还想到一件事情，我们小的时候和其它人见面，特别时到饭点时，不管早饭，午饭，还是晚饭，都会对对方说：吃了么。
据大人说，这是因为以前人们总是吃不饱饭，见了面最关心的就是对方吃了么。
久而久之，就变成了打招呼的方式，就像早上好，中午好，晚上好一样。
但是，我们这一代出生的时候已经没有人饿肚子了，但是我们还是在见面的时候会说：吃了么。
这是就是学习的数据样例的问题了，因为我们的父辈，见面了说吃了么，所以我们就跟着说：吃了么。
然而现在，很少有人在见面的时候说吃了么了。
这也是因为随着社会环境的变化，我们学习语言的数据样本也在变化。
所以说，我们学习语言的方式就是一种机器学习的方式。不管是英语还是汉语都一样。