ML_一、机器学习简介

1. 什么是机器学习？

1. An older, informal defintion:
   The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.
   使计算机在没有明确编程情况下学习的研究领域。
   3. A more modern definition:
   A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.
   一个计算机程序被称为从经验 E 中学习关于某类任务 T 和性能度量 P，它在 T 中的任务上的性能，由 P 度量，随着经验 E 提高

2. 机器学习的分类: Supervised learning and Unsupervised learning

1. 在监督学习中，提供的数据集要告诉计算机怎样是正确的输出。监督学习分为两类问题，即回归和分类。
   回归问题，将输入映射为连续函数。
   分类问题，将输入映射为离散类别。
   2. 无监督学习使我们能够在几乎不知道结果是怎样的情况下解决问题，我们可以从数据中推导出结构，而我们不一定知道变量的影响。
   可以通过基于数据中变量之间的关系对数据进行聚类来推导出这种结构。
   无监督学习没有基于预测结果的反馈。