（傳說中這會降低機器學習技能的速度和要到達通過機器學習來解決問題的目標）
（實踐是檢驗知識的唯一標準）
就是machine learning啦（x）
機器學習是一門多領域的交叉學科，設計概率論、統計學、線性代數、演算法等多門學科。通過模擬學習人的行為以獲取新的知識或者技能重新組織已有的知識結構使其不斷完善自身的效能。
應用領域有：樹蛙、計算機視覺、自然語言處理、特徵識別......
分為兩個大類：無監督學習和監督學習！
在機器學習過程中提供對錯的指示（指示廚，出動！）。通過演算法讓機器自己減少誤差。這類學習主要應用與分類和回歸。
監督學習通過給定的訓練資料集學習出乙個目標函式，黨新的資料到來的時候，可以根據這個函式**出結果。（其訓練集的要求是，必須包含輸入和輸出，當然也可以說是必須包括其特徵和目標（人為標註的））
常見的監督學習演算法包括回歸分析和統計分類。
多的不說了，它就是利用k方式（kmean）建立中心（centriole），通過迴圈和遞減運算來減小誤差，達到分類的目的。
ps：方式的詳解）
與統計學略有差別，機器學習的**模型是用來理解資料、解決問題的；聚焦於如何建立乙個更加精準的模型，而不是用來解釋模型是如何設定的。
接下來將會通過三個盆來學習機器學習：
課程：學習在專案中如何將機器學習的任務和python有機地結合在一起。
專案：通過實力來理解學到的**模型的知識。
方法：學到一系列方法，簡單進行複製貼上操作就可以啟動乙個新的機器學習專案。
一般也會有六個步驟來進行學習：
（ps：※為當前自認為比較重要的步驟）
啟動乙個可以在1h內完成的小專案（成就感萬歲！）
每週完成乙個小專案來保持學習勢頭！（堅持的第一步就是寫下來我要堅持,jpg）
通過、github、csdn等平台分享自己的成果（反向督促！）
當然也有一些原則需要牢記：
**路徑：
機器學習學習筆記 day1
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機器學習小白學習筆記 day1
最近剛把西瓜書啃完，一大堆理論讓腦子真的是一團漿糊，說實話看的基本只有乙個概念哈哈哈，效果不高，但是讓我對與機器學習真的是整體有了乙個大的了解，但是並沒能將每個課後作業都完成，甚至很多公式推導也沒實現，太難了，讓我著手於實踐，古人云實踐出真知，又拿起了另一本書 introduce to mashin...
學習日記 Day1
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