...实际上，不是这样的。机器学习的本质并不是记忆，而是学习数据集中的抽象模式和规律。通过把数据集的问题和答案分别进行拆分，找到规律或者抽象模式，然后把这个规律以及抽象模式用到新问题上，从而实现对问题进行回答。因此，这里面的关键是机器学习学到的规律以及抽象模式是否好用，如果好用，那么这个模型就距离正确回答问题又进了一步。基于这一点，所以我们完全可以把训练数据用来作为基线数据来使用。因为机器学习根本没有记忆所学过的内容。

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