[人工智能]机器学习（浙江大学mooc笔记）

机器学习的定义

定义1：
机器学习是这样的领域，它赋予计算机学习的能力，（这种学习能力）不是通过显著式编程获得的

显著式编程：需要人为地根据周围的环境、规则、经验等给计算机规定一些机械化步骤或判断依据
非显著式编程：让计算机自己总结规律的编程方法

机器学习的分类

监督学习

1、按训练数据是否存在标签
1）传统的监督学习
2）非监督学习
3）半监督学习
2、按标签是连续还是离散
1）分类
2）回归

强化学习

机器学习算法的过程

提取特征

机器学习的重点：在已经提取好特征的前提下，如何构造算法获得更好的性能

没有免费午餐定理

任何一个预测函数，如果在一些训练样本上表现好，那么必然在另一些训练样本上表现不好，如果不对数据在特征空间的先验分布有一定的假设，那么表现好和表现不好的概率一样多。

机器学习本质：通过有限的已知样本数据，在复杂的高维特征空间中预测未知样本的属性和类别。