1. 什么是机器学习
机器学习是一个计算机程序，针对某个特定的任务，从经验中学习，并且越做越好。对于机器学习来说最重要的是数据和模型(算法)。机器学习主要应用在
语音识别：把语音作为输入 把文字作为输出；自然语言处理：软件理解文件的意思并给出相应的回应(比如说qq的小冰)；人脸识别；推荐系统等
2.机器学习的分类
机器学习的分类主要分为两种：一种是有监督学习，一种是无监督学习
有监督学习通过大量已知的输入和输出相匹配的数据，让计算机爱从中学习出规律，从而针对一个新的输入做出合理的输出预测。比如说房价的评估，根据已有的房价和房屋特征预测一个已知特征的房子价格，这种称为回归学习，即输出的结果是一个数值；比如说根据已知的垃圾邮件和正常邮件预测一个新的邮件是否是垃圾邮件，这种称为分类学习
无监督学习通过大量的标记数据，去分析数据本身的内在特点和结构。比如说通过用户的浏览记录，从数据中分析用户的类型，这个称为聚类，我们事先不知道用户会有几个类别，
3.机器学习的步骤
数据采集和标记 数据清洗 特征选择 模型选择 模型训练和测试 模型性能评估 模型使用
4.机器学习相关软件包
IPython Numpy Pandas Matplotlib scikit-learn