我现在是高一数学成绩很一般，从没接触过编程，如果将来想学计算机专业，会不会不适合，会很吃力？

如果仅仅是编程没啥问题

1.数学与编程的关系

编程分为很多，如市场上面后端、前端、数据挖掘、图像处理、人工智能、深度学习等等。大部分的编程对数学没有那么高的要求，

编程要求不是数学好，需要的是有好的逻辑思维能力。如果逻辑思维很好那是很适合编程这个行业的。当然如果你以后想要从事算法工作，例如人工智能、机器学习、图像处理这些，你就需要很强的数学基础，因为这些底层涉及到大量的数学

2.数学不好的原因

首先，数学不好的原因是因为什么，是你自己没有努力去学，还是实在听不懂，我感觉如果努力去学大部分人都是能够听的懂。大部分人是当初没好好听，后来越来越不懂，以至于后面有抵抗情绪。

3.在说计算机

兴趣是最好的老师，你要是喜欢计算机，其他的都不是问题。网上有很多学习的课程，想要学这些很简单。你现在的数学成绩跟你学计算机没有必然的联系，有必然联系的是你考多少分去哪个学校学计算机而已。当然越是好大学教学质量越好，也能够给你提供更多的平台

总之，学计算机专业跟你数学好不好没关系，如果你想要算法相关的工作对数学有一定要求，当然兴趣是最好的老师，你只要真心喜欢，这些问题都可以解决。

机器学习是什么意思？

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是机器学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。

那么机器学习到底是什么？

直白来说，机器学习就是运用集成运算单元根据人类大脑的学习方式，进行模拟学习的一类学科。举个简单的例子，假设今天周一，机器人‘小明’要去上学，下雨了就没法去学校了，那么我们需要让小明知道如果下雨，那么不去上学；如果天晴，那么就去上学。这事给小明一个训练集（类似于练习题，做一次，错了就给正确答案了，对了更好），经过我们人类事先给好习题和答案，小明能够知道下面这个逻辑：

此时学校规定，除非雨大到水位250px才可以不来上学。这时小明又要开始判断了。

当雨水不足以阻挡小明去上学，那么问题又来了？小明是该打车去还是坐公交去呢？假如第一标准是八点之前必须到学校，第二标准是尽量不要淋雨，第三标准是花的钱要少。假设三个标准的权重分别是0.5，0.3，0.2 。此时小明要对已经比较复杂的状况进行选择了。

如果小明考虑小明怎么走路才能更有效率，在中途打车时怎么跟司机交流呢？司机不可能只说一句话吧。如果小明能应对司机所说的每句话，假设司机一般只说3类话（上车，去哪，多少钱）。每一类话的表达方式有很多种吧（‘来，上车’、‘小伙子快上来外面有雨’），假设每类话有30种可能，那光跟司机交流的可能话语就有30的3次方中可能，也就是说需要2.7万个谈话练习题（样本）就能保证小明能跟司机完成最基本的交流。

在不断的扩充练习题（训练样本）进行训练学习，机器人“小明”会越来越聪明，这就是机器学习。