1. 机器学习的定义：

机器从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上作出预测的任务

2.学习现象：

（1）语言文字的认知识别

（2）图像，场景，物体的认知和识别

（3）规则：下雨天要带雨伞

（4）复杂的推理，判断能力（智能）好人还是坏人，真诚还是虚伪

3.机器学习是什么

给定任务T，在性能度量方案P的前提下，随着提供优质大量的经验E，任务T的性能逐步提高

例如：中国象棋

任务T：下中国象棋

新能目标P：在比赛中击败对手的百分比

训练经验E：和自己对弈或者看棋谱

4.机器学习（ML）与人工智能（AI）

机器学习是人工智能的一个分支，一个人工智能系统可能会包含多个机器学习

5.机器学习的分类

有监督学习：包括分类预测和回归分析

无监督学习：包括聚类和关联规则（有时候没有办法进行分类，只能进行探索）

强化学习：包括Q-learnning和时间差学习

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