第五章 机器是如何学习的

一 什么是机器学习

教程原文：
机器学习就是让计算机程序（机器），不是通过人类直接指定的规则，而是通过自身运行，习得（学习）事物的规律，和事物间的关联。

个人理解：
人类的学习就是观察事物规律总结经验（获得技能），利用总结的经验来解决问题。
对应到机器上就是计算机程序（机器）通过对大量数据的计算来找到或者推断出其中的规律，用这个规律去解决实际问题。

思考：
机器学习的结果是得到一个模型。人类学习的结果是得到了一些经验（这些经验可能也是存在于我们大脑中的一种模型）

机器如何学习：
计算机能做的事情只有存取和计算，要让一段程序了解客观世界变化万千的事物，则必须将这些事物数值化，将事物的变化和不同事物之间的关联转化为运算。

事物<>数据 关系<>运算

事物转化为数据理解为提取事物的特征值，关系转化为运算说的是通过数据的运算得出事物之间的关系。

事物具体转化成了什么数据：特征值组成的向量。

有监督学习

有监督学习就是用于学习（训练）的数据是有标注的。

无监督学习

学习的数据只有样本没有标注，叫做无监督学习。