Machine Learning：为什么要学机器学习？机器学习是什么？

接下来先举一个例子来简单说明一下我们为什么要学习机器学习这门课程：

以大家最熟悉的淘宝的商品推荐为例，面都海量的用户，开发人员不可能为每一个用户都写一个适合他们喜好的商品推荐程序，所以这就需要机器学习。

机器学习，简而言之就是让机器自己去学习（当然这么说有点不严谨）。通过不断获取用户的商品选择，来告诉计算机用户喜欢的商品类型是什么，然后计算机会根据这些经验，自动向用户推送一些他们可能会喜欢的商品信息。

从这个例子中，我们可以看出，应用机器学习可以让原本复杂的工作变得简单起来。

一、机器学习的定义

1. Arthur Samuel（1959）Machine Learning：Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.（机器学习：在没有明确设定的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域）
2. Tom Mitchell（1998）Well-posed Learning Problem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.（一个适当的学习问题定义如下：计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一性能度量值P，通过P测试在T上的表现因经验E而提高）

二、应用机器学习的实例

1. Samuel在50年代的时候自己编写了一个跳棋程序。这个程序神奇之处在于，编程者并不是下棋高手。他所做的是，让程序自己博弈几万次，通过观察哪些布局容易赢，哪些布局容易输。一段时间后，跳棋程序就学到了什么是好的布局，什么是不好的布局，最终程序学会了玩跳棋。
2. 应用第二个机器学习的定义解释一下这个例子：

经验E：程序与自己下几万次棋

任务T：玩跳棋

性能度量P：与新对手玩跳棋时赢的概率

三、机器学习的两大重要算法

1. 监督学习（Supervised Learning）：通俗的讲就是我们告诉计算机怎样做一些事情。
2. 无监督学习（Unsupervised Learning）：通俗的说就是让计算机自己学习怎样处理一些问题。
3. Others：Reinforcement Learning、Recommender Systems

（最近在跟吴恩达老师的机器学习课程，感觉比较适合没有什么基础的小伙伴，但是课程中也会涉及到一些数学知识）

吴恩达机器学习视频链接：https://study.163.com/course/introduction/1004570029.htm

吴恩达机器学习笔记中文版链接：http://www.ai-start.com/ml2014/

吴恩达机器学习笔记英文版链接：http://holehouse.org/mlclass/index.html