定义
机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。
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我们人从大量的日常经验中归纳规律，当面临新的问题的时候，就可以利用以往总结的规律去分析现实状况，采取最佳策略。
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从数据（大量的猫和狗的图片）中自动分析获得模型（辨别猫和狗的规律），从而使机器拥有识别猫和狗的能力。
数据集构成
- 结构：特征值+目标值
- 对于每一行数据我们可以称之为样本。
- 有些数据集可以没有目标值。
- 特征值：猫/狗的图片；目标值：猫/狗-类别
- 分类问题
- 特征值：房屋的各个属性信息；目标值：房屋价格-连续型数据
- 回归问题
- 特征值：人物的各个属性信息；目标值：无
- 无监督学习
机器学习开发流程
机器学习库与框架
书籍资料
