arthur samuel認為在沒有明確設定的情況下，使得計算機具有學習能力的研究領域。
例如：跳棋程式通過與使用者對弈，觀察哪些布局容易贏，哪些布局容易輸，就能學會跳棋，知道什麼布局是好的，什麼布局是壞的。
tom mitchell認為，電腦程式從experience（經驗） e中學習來解決某一task(任務) t，進行某一 performance measure(效能度量)p，通過p測定在t上的表現因為e而有所提高。
例如：對於跳棋遊戲，e就是程式與使用者下跳棋，t就是程式玩跳棋，p就是程式與新對手玩跳棋時贏得概率。
機器學習分為：監督學習，無監督學習，半監督學習等，這節介紹了監督學習和無監督學習。
是指用已經標記好的資料，通過訓練，來**新資料的型別，或者是值。
回歸問題：**乙個值
訓練資料是無標籤的，訓練目標能對觀察值進行分類或區分
聚類演算法：資料集沒有標籤，演算法根據資料的特徵，將資料集聚類成不同的組。
例1：谷歌新聞，每天在網上蒐集上萬條新聞，自動將他們分簇，有關同一主題的新聞在一起顯示，組合成乙個個專題。
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