A→B 映射 — 监督学习的核心心智模型

R — 原文 (Reading)

"最常见的机器学习类型是一种能够学习从输入到输出映射的AI。"

— 吴恩达, p02

I — 方法论骨架 (Interpretation)

所有监督学习在结构上是同一件事：给定输入 A，预测输出 B。 这个看似简单的框架具有惊人的统一力——垃圾邮件过滤器、语音识别、机器翻译、广告点击率预测、视觉质检，它们的底层结构完全相同。 AI 项目失败的首要原因不是技术不够，而是没把问题正确地框成"A→B"的形式。 一旦你能清晰地回答"我们的输入是什么"和"我们想要预测什么"，问题就从一个模糊的业务诉求变成了一个可执行的机器学习任务。 这个框架的作用是强制你做问题形式化：把现实世界的混乱提炼成两个明确定义的变量，以及它们之间的映射关系。