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总结：故事和比喻的对比

环节

水果大师故事

智能咖啡机比喻

机器学习过程中的对应概念

输入特征

水果的颜色、形状和大小

顾客的浓度、甜度、奶量需求

输入数据

学习到的参数

水果大师的经验

咖啡机内部的调配参数

训练好的模型参数

推理过程

观察水果特征，运用经验判断种类

分析顾客需求，选择合适的咖啡种类

前向传播和推理

输出结果

判断水果是苹果、橙子还是香蕉

推荐美式咖啡、拿铁或卡布奇诺

分类预测结果

分类依据的优化

评委提供反馈，调整经验参数

顾客反馈咖啡好不好喝，咖啡机改进参数

训练中的参数优化

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通过这些类比和故事，相信你对机器学习中如何使用学习到的参数进行推理和分类有了更加直观的理解！