机器学习算法是大数据能够给组织带来智能运营的关键组成部分。尽管机器学习算法算法趣味无穷，但机器学习算法技术本身很快就会变得复杂起来。所有人不可能都成为数据科学家，但IT专业人士需要了解我们的机器学习算法是如何学习的。

机器学习算法的基本前提是算法训练，提供特定的输入数据时预测某一概率区间内的输出值。请记住机器学习算法的技巧是归纳而非推断–与概率相关，并非最终结论。

构建这些机器学习算法的过程被称之为机器学习算法预测建模。一旦掌握了这一机器学习算法模型，有时就可以直接对原始数据机器学习算法进行分析，并在新数据中应用该机器学习算法模型以预测某些重要的信息。模型的输出可以是机器学习算法分类、机器学习算法可能的结果、机器学习算法隐藏的关系、机器学习算法属性或者机器学习算法估计值。