机器学习总结（参考源码ml.hpp）

依据机器学习算法如何学习数据可分为3类：

1. 有监督学习：从有标签的数据学习，得到模型参数，对测试数据正确分类；
2. 无监督学习：没有标签，计算机自己寻找输入数据可能的模型；
3. 强化学习（reinforcement learning）：计算机与动态环境交互，学习错误反馈达到更优的目的。

依据机器学习期望结果来分类：

1. 分类：输入被分为N个类别的一种；
2. 回归：输出是连续值；如依据房子的大小，时间，位置来预测房子的价格；
3. 聚类：使用无监督学习将输入聚为N类；
4. 密度估计（density estimation）：找到输入可能的分布；

【具体的机器学习算法】依照ml.hpp整理

整理中，整理一项更新一项……