https://www.w3schools.com/python/python_ml_getting_started.asp

这个教程介绍了怎样利用Python库做线型回归、多项式回归、决策树等机器学习。

（我认为，其中决策树的例子里，把国家映射到0、1、2有大小关系的值是不合理的。国家的排序对结果有重要影响。）

http://www.gzsqcxx.cn/

https://www.seewo.com/

一个教折各种纸飞机的网站：https://www.foldnfly.com/

一个分享知识的平台，有点类似知乎，可能更偏重于IT技术。

https://www.jianshu.com/

这里有一个简单易懂的AI训练例子。例子是训练出一条线型函数，通过500个已知结果的训练数据，不断调整一条sum = x * weight[0] + y * weight[1] + bias的公式参数得出weight[0]、weight[1]和bias的接近结果。

其中，一个关键的调整参数的方法如下：

this.weights[i] += this.learnc * error * inputs[i]; 

总的来说，训练过程如下：

1. 收集训练数据及结果。
2. 建立公式模型（感知器Perceptron）。如果最终结果不是线型关系，但我们的公式是线性的，那么怎么训练也不会有结果。
3. 构造反向传播算法（Backpropagation），以合适的速度修正权重参数值。

An ML model is Trained by Looping through data multiple times.

2021年度(2021.7.1-2022.6.30)各险种社保缴费基数对照表

https://www.hqgq.com

直接source会有编码问题，需要添加参数：
C:\wamp\bin\mysql\mysql5.7.14\bin>mysql.exe -uroot --default-character-set=utf8 dbname < D:/dbname.sql

https://blog.csdn.net/qq_35296546/article/details/84065464