1. 绪论：初识机器学习

什么是机器学习

Machine Learning Definition

Arthur Samuel (1959). Machine Learning: Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.

在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域

Tom Mitchell (1998) Well-posed Learning Problem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.

计算机程序从经验E中学习解决某一任务T进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高

监督学习

回归问题（regression problem）

x轴为房屋面积，y轴为房屋价格

分类问题（classification problem）

x轴为肿瘤大小，y轴为肿瘤是否恶性

无监督学习

聚类算法（clustering algorithm）

谷歌新闻：将相同主题的不同新闻聚集在一起

基因组学：检测一些物种是否有特定/相同基因

管理计算机集群：把做相似工作的计算机摆放在一起，使其能更高效地协同计算

社交网络的分析：根据联系频繁的人，找出同属一个圈子的朋友

市场细分：找出不同的市场分割，给细分市场中的客户进行精准营销

天文数据分析：星系形成理论

鸡尾酒会问题（cocktail party problem）

[W,s,v] = svd((repmat(sum(x.*x,1),size(x,1),1).*x)*x')

在Octave中先建立机器学习算法原型，等这个算法可以工作后，再迁移到C++/Java或其它编译环境