引言(Introduction)

1.2 机器学习是什么？

Arthur Samuel：他定义机器学习为，在进行特定编程的情况下，给予计算机学习能力的领域。

Tom(卡内基梅隆大学)定义的机器学习是，一个好的学习问题定义如下，一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。

机器学习主要有两种类型的算法：我们称之为监督学习和无监督学习。

1.3 监督学习

  监督学习指的就是我们给学习算法一个包含正确答案数据集，根据数据集学习所给的数据特征与正确答案的关系。可以是分类问题，也可以是回归问题。

1.4 无监督学习

  无监督学习的数据集中没有任何的标签，我们要做的是对数据集进行聚类，也称聚类算法。