1.机器学习

机器学习是工具，具体应用到某个实际场景下，才是目的。

2.分类

a 监督学习，包括回归（regression），分类（classification）。回归问题，数据可以是连续或者离散，分类问题，数据一般是离散的。

b 理论学习，机器学习目前主流的算法，用算法工具结合具体使用场景，解决问题。

c 无监督学习，包括聚类，通过聚类，转换成类似监督学习的分类模型，当然，无监督模式应用的范围更广。

d 强化学习，设计回报函数，类似狗的反射弧效应。

课程信息 http://cs229.stanford.edu

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