什么是机器学习？
A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance on T, as measured by P improves with experience E.
简单来说就是用经验E提高一些任务T的性能P
举个例子就是：大佬和自己的程序下了几万次跳棋训练自己的程序，那么大佬和程序下这几万次跳棋就是经验E，下跳棋就是任务T，那程序和新手玩棋时赢的概率就是性能P。
机器学习分类
Supervised learning (监督学习）就是教计算机学习
Unsupervised learning (无监督学习） 就是让计算机自己学习
Supervised learning
监督学习的重点就是：”right answers" given
就是给算法一个包含了正确答案的数据集，算法的目的就是给出更多正确答案。
其中又有两类，回归问题和分类问题。
回归问题是要预测连续的输出，例如对房价的预测
分类问题是预测离散的输出，例如是否患有乳腺癌
分类问题也可以考虑两个特征，甚至延伸至多个特征。
Unsupervised Learning
无监督学习就是给你一个数据集，你事先不知道都有哪些类型，自动找到数据结构就行分类。
有监督学习告诉你了类型
无监督学习没有告诉你类型，自动分成两个不同的簇，这就是聚类。