01什么是机器学习？
Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一天几十倍而不自知。
- 回溯到50年代Samuel的定义：在进行特定编程的情况下，给予计算机学习能力的领域。他编写了一个跳棋程序，让程序与自己下了上万盘棋，进而程序渐渐明白什么是好的布局，什么是坏的布局，最终跳棋程序成为了下棋高手。
- 来自卡内基梅隆大学Tom Mitchell定义的机器学习是：一个好的学习问题定义如下，他说，一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。
- 监督学习和无监督学习：监督学习是指，我们将教计算机如何去完成任务，而在无监督学习中，我们打算让它自己进行学习。
讲授学习算法就好像给你一套工具，相比于提供工具，可能更重要的，是教你如何使用这些工具。我喜欢把这比喻成学习当木匠。想象一下，某人教你如何成为一名木匠，说这是锤子，这是螺丝刀，锯子，祝你好运，再见。这种教法不好，不是吗？你拥有这些工具，但更重要的是，你要学会如何恰当地使用这些工具。会用与不会用的人之间，存在着鸿沟。尤其是知道如何使用这些机器学习算法的，与那些不知道如何使用的人。
02.监督学习
- 引例：研究收集到的一些房价数据：把这些数据画出来，横轴表示房子的面积，单位是平方英尺，纵轴表示房价，单位是千美元。基于这组数据，假如朋友有一套750平方英尺房子，他想知道这房子能卖多少钱。
- 首先，我们可以通过这组数据拟合出一条直线来预测房价；根据这条直线，我们可以预测出房价为150000美元
- 其次，拟合不只可以用直线来拟合，用二次拟合效果可能会更好
可以看出，监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集。这个数据集由“正确答案”组成。
这叫做回归问题。我们试着推测出一个连续值的结果，即房子的价格。
回归这个词的意思是，我们在试着推测出这一系列连续值属性。
假设你想通过查看病历来推测乳腺癌是良性还是恶性，下图中，横轴表示肿瘤的大小，纵轴上，记1和0表分别示是或者不是恶性肿瘤。之前见过的肿瘤，如果是恶性则记为1，不是恶性，或者说良性记为0。
根据机器学习估算出某个已知大小的肿瘤是恶性的或是良性的概率。这是一个分类问题。分类指的是：我们试着推测出离散的输出值，事实上在分类问题中输出可能不止两个值。如下图中列举了五个特征值。
- 处理无限个特征值的方法，可使用支持向量机算法
用无限多种特征可以使你的算法利用大量的特征或线索来预测，怎么处理无限多个特征呢？怎么存储这些特征呢？你电脑的内存肯定不够用。之后课程中会讲到支持向量机，里面有一个巧妙的数学技巧，能让计算机处理无限多个特征。
小结：
I.监督学习的基本思想是：我们数据集中的每个样本都有相应的“正确答案”。再根据这些样本作出预测，就像房子和肿瘤的例子中做的那样。
II.回归问题：即通过回归来推出一个连续的输出
小测试：
假设你经营着一家公司，你想开发学习算法来处理这两个问题：
- 你有一大批同样的货物，想象一下，你有上千件一模一样的货物等待出售，这时你想预测接下来的三个月能卖多少件？
- 你有许多客户，这时你想写一个软件来检验每一个用户的账户。对于每一个账户，你要判断它们是否曾经被盗过？
第一个问题是回归问题
第二个问题是分类问题
03 无监督学习
对于监督学习的每条数据，我们是知道训练集对应的正确答案，是良性或恶性了。不同于监督学习的数据的是，无监督学习中没有任何的标签或者是有相同的标签或者就是没标签。
针对数据集，无监督学习就能判断出数据有两个不同的聚集簇。无监督学习算法可能会把这些数据分成两个不同的簇。所以叫做聚类算法。
- 聚类算法的应用：
1.谷歌新闻每天收集成千上万的网络新闻，将这些新闻分组组成有关联的新闻。所以谷歌新闻做的就是搜索非常多的新闻事件，自动地把它们聚类到一起。
无监督学习或聚集有着大量的应用。它用于组织大型计算机集群；无监督学习也可用于天文数据分析；聚类只是无监督学习中的一种。
2.细分市场，检索顾客数据集自动地发现市场分类，自动把顾客划分到不同的细分市场。
3.鸡尾酒宴：宴会房间里满是人，同一时间每个人都在说话，假设放两个麦克风在房间中，这两个麦克风放在两个地方，因离说话人的距离不同每个麦克风记录下的声音不同，即使同样的两个说话人。听起来像是两份录音被叠加到一起，通过算法可以区分出两个音频资源，这两个可以分隔开两个录音或合并成之前的录音。
听起来似乎很复杂，但是该算法却可以通过一行代码来实现：
[W,s,v] = svd((repmat(sum(x.*x,1),size(x,1),1).*x)*x’); - 要把工具灵活地用起来
当你使用正确的编程环境，许多学习算法是相当短的程序。所以，这也是为什么在本课中，我们打算使用Octave编程环境。Octave,是免费的开源软件，使用一个像Octave或Matlab的工具，许多学习算法变得只有几行代码就可实现。
小结：
无监督学习是学习策略，交给算法大量的数据，并让算法为我们从数据中找出某种结构。谷歌新闻分类的例子是无监督学习的应用，细分市场也是无监督学习的例子，判断肿瘤良性与否是监督学习的分类问题，预测房价问题也是监督学习。