機器學習概述
1.什麼是機器學習呢？
所謂機器學習，從我的理解來看就是指給定一些樣本資料，通過對樣本資料提取特徵（feature），通過對這些特徵進行分析並得到一些規律，然後通過這些規律來**一些未知的事情。
2.機器學習的價值是什麼呢？
個人認為機器學習的價值就在於通過對一大堆無序的資料抽取規律，並用於解釋資料和**某些結果。舉個例子，假設對某個人的收入進行**，如下
演算法1=x1*年齡+x2*體重；
演算法2=x1*學歷+x2*行業平均收入；
機器學習的目的就在於獲得上述的引數x1，x2；
3.機器學習有哪些演算法和用途呢？
我們知道機器學習演算法有很多，比如svm，kmeans，knn，神經網路等等，這些演算法從大的範圍來講主要分為兩類，監督學習和非監督學習。如下圖所示
在接下來的章節中就開始介紹在計算機視覺中有常見的機器學習演算法有哪些。
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