1. 机器学习概述

1）贴上Python环境及pip list截图，了解一下大家的准备情况。暂不具备开发条件的请说明原因及打算。

pip list

2）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。

3）什么是机器学习，有哪些分类？结合案例，写出你的理解。

机器学习是人工智能的一个分支。我们使用计算机设计一个系统，使它能够根据提供的训练数据按照一定的方式来学习；随着训练次数的增加，该系统可以在性能上不断学习和改进；通过参数优化的学习模型，能够用于预测相关问题的输出。机器学习分为以下4种：

监督学习

监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象（通常为矢量）和一个期望的输出值（也称为监督信号）组成。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，其可以用于映射出新的实例。一个最佳的方案将允许该算法来正确地决定那些看不见的实例的类标签。

无监督学

所有数据只有特征向量没有标签，但是可以发现这些数据呈现出聚群的结构，本质是一个相似的类型的会聚集在一起。把这些没有标签的数据分成一个一个组合，就是聚类。

半监督

半监督学习在训练阶段结合了大量未标记的数据和少量标签数据。与使用所有标签数据的模型相比，使用训练集的训练模型在训练时可以更为准确，而且训练成本更低。在现实任务中，未标记样本多、有标记样本少是一个比价普遍现象，如何利用好未标记样本来提升模型泛化能力，就是半监督学习研究的重点。要利用未标记样本，需假设未标记样本所揭示的数据分布信息与类别标记存在联系。

强化学习

所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号(强化信号)函数值最大。如果Agent的某个行为策略导致环境正的奖赏(强化信号)，那么Agent以后产生这个行为策略的趋势便会加强。简单来说就是给你一只小白鼠在迷宫里面，目的是找到出口，如果他走出了正确的步子，就会给它正反馈（糖），否则给出负反馈（点击），那么，当它走完所有的道路后。无论比把它放到哪儿，它都能通过以往的学习找到通往出口最正确的道路。强化学习的典型案例就是阿尔法狗。