1.人類學習：學而不思則罔，思而不學則殆
2.機器學習：模仿人類學習的過程，本質就是計算機通過大規模的資料集中尋找一般性規律的過程
1.為什麼要學習機器學習
因為機器學習可以解決一些很難直接用程式設計解決的問題
2.用途
1.按照用途分類
1.分類：把乙個沒有類別的東西，劃分到乙個對應的類別
2.回歸：**乙個數值
2.按照學習模式分類
1.監督學習：演算法可以知道學習的對錯；有 明確的特徵矩陣，明確的目標向量
2.無監督學習：演算法不知道學習的對錯；有明確的特徵矩陣， 沒有明確的目標向量
3.半監督學習：有一部分監督，一部分無監督； 有明確的特徵矩陣，一部分樣本有目標變數，一部分沒有目標變數
4.強化學習：對於演算法的**結果給予獎懲 ；特殊的監督學習
1. 樣本集：資料集=訓練集+測試集
2. 訓練集：一部分樣本集，用來訓練演算法 類似於平時練習
3. 測試集：一部分樣本集，用來測試演算法 類似於考試
4.特徵向量（特徵）：樣本集的一列資料
5.樣本：樣本集的一行資料
6.目標變數：乙個樣本的結果
7.目標向量：所有樣本的結果組成的向量
8.特徵矩陣：樣本和特徵向量組成的矩陣
例圖：
學習人工智慧第一天
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