【Machine learning】-机器学习概念篇

一、何为机器学习

      对于没有了解过机器学习的人来说，机器学习是很神秘的，如果只是按照字面意思来理解可能会认为是机械性的学习，认为是一种概念，当然这个名称也是有误导性的。在不了解机器学习前，我也是这样认为的，这样去理解这个概念是错误的，机器学习并不是机械性的学习方法，而是计算机自己根据输入的数据，汇总出最准确的输出数据。

      机器学习是人工智能的基础，准确点说机器学习是一群算法的集合，只要能够让计算机自己根据一大堆的数据统计汇总出一个输出数据，这种就可以统称为机器学习，人工智能也是由算法组成的。

二、基本概念

  2.1  基本概念

      a. 机器学习的主要任务是分类。
      b. 训练集：数据样本，用于训练机器学习算法的数据样本集合。
      c. 特征：训练集的属性，即关系表中的数据属性。

      d. 目标变量：由一行特征集组合后生成的数据称为目标变量。

Note:特征或者属性通常是训练样本集的列，他们是独立测量得到的结果，多个特征联系在一起共同组成一个训练样本。

      e. 知识表示： 计