1 什么是机器学习
机器学习：能从数据中自动提取有价值信息的算法设计。
三要素：数据、模型、学习。模型（model）描述了从一个数据集生成另一个数据集的过程。从数据中学习而得到模型，学习的过程就是不断调整模型参数的过程。（笔者：好的模型能应用于新的数据，称为泛化。）
1.1 正名
算法（algorithm）：一指模型预测（predictors）；二值模型训练（training）。
看待数据（data）的三个视角：
- 数组（计算机科学视角）
- 向量（物理视角）
- 遵循加法和缩放（scaling）规则的对象（代数视角）
本节小结
- 把数据看成向量。
- 从统计或优化的视角选择合适的模型。
- 学习就是基于已有数据使用优化方法使得模型能应用于新的数据。
1.2 本书的两种阅读方式
- 自底向上。优点基础扎，步步为营；缺点，缺少应用路径，容易忘记不感兴趣的点。
- 自顶向下。优点：问题导向，目标驱动，所学既所用；缺点：基础不牢，部分概念不清。
本书组织方式： - 第一部分。按自底向上组织数学基础。包括：
- 线性代数（linear algebra）
- 解析几何（analytic geometry）
- 矩阵分解（matrix decomposition）
- 矢量验算（vector calculus）
- 统计理论（probability theory）
- 最优化（optimization）
- 第二部分。分为四大类问题：
- 回归（regression）
- 降维（dimensionality reduction）
- 密度估计（density estimation）
- 分类（classification）。
两个部分之间可以方便导航。
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