机器学习基石-1-The Learning Problem

什么样的问题可以用机器学习解决？

1. 存在一些’underlying pattern’可供学习
2. 不是简单编程就能解决的，no programmable
3. data，有充分的数据可供学习

前两节就看了这个

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ML: $data \rightarrow skill$
衣食住行，教育，娱乐，各个方面都会用到机器学习
KDDCup 台大是第一名

**pattern:**rating
**learning:**known rating

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并没有公式，只有相关数据，通过学习数据，得到机器学习的公式

Practical definition of Machine Learning:
要理解这几个变量
$演算法A:algotithm$
$资料D:data$
$假设H:hypothesis$
$最终假设G$

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机器学习和相关领域的关系

资料探勘 data mining
用资料去找出一些有趣的事情
ML=DM
DM can help ML,and 反之亦然（vice versa）
large database
这两个领域是相辅相成，不可分割的

人工智能 Artificial Intelligence
ML can realize（用来实现） AI

统计 Statistics
统计（数学）是实现机器学习的方法