机器学习源于人工智能

让机器获得智能就不能靠explicitly programming, 而需要建立机器学习的程序，让机器能够自己学习

机器学习的一些定义

1. Experience->Task->Performance

ML分类

Supervised-ml 监督学习

学习已有的<输入，输出>样本，从而能够计算出新的输入的输出

regression problem：回归问题，产生连续的输出，如房价预测

classification problem：分类问题，产生离散的输出，如肿瘤的良性和恶性分类

unsupervised-ml 无监督学习

没有任何学习样本，依靠机器自己发现规律

cluster problem：聚类问题，如将上百万的新闻根据报道的话题归类