回答机器学习是否靠谱的问题前，先考虑一下人是如何学习的？人类学习的主要过程：归纳和演绎。先说归纳，假设你观察到每次乌云密布之后，就会出现狂风暴雨，那么你下次观察到乌云密布，就会提前防范暴雨了，这就是我们从前面的经历通过归纳法学习到的经验。归纳法就是从多个单个观察样本中，总结出一般规律。再看一下演绎。演绎是从一般规律，到特殊个体。比如你观察到乌云密布，那么你就会判断狂风暴雨要来临了，提前做好准备。
机器如何学习？机器其实也是可以按照归纳演绎的方式进行学习。先通过大数据获取足够的样本，归纳出一般规律，再通过演绎进行判断。
如何提高学习的准确率？样本要足够多，而且是无偏的。因为当无偏样本足够多的情况下，越接近真值。
另外一个想法是，人类如何提高学习准确率？要学习正确的样本；足够多的样本。只有这样我们的认知才会越接近真实世界。
