作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
模式识别（pattern recognition）、机器学习（machine learning），是计算机科学与技术领域里两个重要分支，也是热门话题。这两者都是人工智能（artificial intelligence）的一个子集，是指由经过学习、统计分析及预测而得出的模型和算法。其核心思想就是通过对已知数据进行分析、处理、归纳，从中找出有用的信息或规律。 模式识别与机器学习是交叉学科，一般可以做到互相补充。模式识别研究的是结构、模式、运动等客观事物的本质特征，即所谓“模式”；而机器学习则研究如何从海量数据中发现隐藏的模式，并应用这些模式解决实际问题。两者融合在一起，就构成了模式识别与机器学习领域的“五花八门”。 我们今天要写的一篇文章，就是关于机器学习的专题文章。机器学习包括很多不同领域，但最基础的是分类（classification）、聚类（clustering）、回归（regression）、决策树（decision tree）、随机森林（random forest）、支持向量机（support vector machine）、神经网络（neural network）。所以，这篇文章的内容也会涉及以上几种算法。文章将从以下几个方面展开介绍：
2.基础理论知识
（1）监督学习
监督学习是一种有监督学习方法，通过标注的数据（通常包括输入和输出）训练一个模型，以便于对未知数据进行预测。