1、什么是机器学习
Arthur Samuel:在没有明确设定的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。
Arthur Samuel defined machine learning as the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.
Arthur Samuel:跳棋自动学习程序。1950s
计算机程序从经验E中，解决某一任务T，进行某一性能度量P（常量参数），通过P测定在T上的表现因经验E而提高（更具有参考价值）
Tom Mitchell says,a computer program is said to learn from experience E,with respect to some task T,and some perfomance measure P,if its performance on T as measured by P improves with experience E.
T：接下来要分析的某件事
E：历史经验
P：结果的概率（常量参数）
2、什么是监督学习(Supervised Learning)
给出一组有特定标签数值的数据集合，计算机运用某种算法，预测出相关标签数值的另外一个向的值。
监督学习的数据集有两种数据分类方式
线性回归方式（结果可以精确到另外一个向的值，可以根据数据集得到一条预测线）
分类方式（结果为是或否）
3、什么是无监督学习（Unsupervised Learning）
给出一组无特定标签数值的数据集合，计算机运用某种算法，自动将改数据集合中的数据，分类为多个数据簇，并未每个数据簇标记标签。
聚类分析
聚类用途：
1、计算机集群
2、社交关系分析
3、客户市场分割
4、天文-星系形成
鸡尾酒会算法，分离多音频文件。
开发语言OR学习工具Octave、Matlab。
作为算法模型，基础建模，Octave比C++或者JAVA更节省机器学习开发者的时间。
后续修改增添待定……
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