1 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)：能從數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取有價(jià)值信息的算法設(shè)計(jì)闷尿。
三要素：數(shù)據(jù)孝治、模型葡盗、學(xué)習(xí)。模型（model）描述了從一個(gè)數(shù)據(jù)集生成另一個(gè)數(shù)據(jù)集的過程购对。從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)而得到模型猾昆，學(xué)習(xí)的過程就是不斷調(diào)整模型參數(shù)的過程。（筆者：好的模型能應(yīng)用于新的數(shù)據(jù)骡苞，稱為泛化垂蜗。）
1.1 正名
算法（algorithm）：一指模型預(yù)測(cè)（predictors）；二值模型訓(xùn)練（training）解幽。
看待數(shù)據(jù)（data）的三個(gè)視角：
- 數(shù)組（計(jì)算機(jī)科學(xué)視角）
- 向量（物理視角）
- 遵循加法和縮放（scaling）規(guī)則的對(duì)象（代數(shù)視角）
本節(jié)小結(jié)
- 把數(shù)據(jù)看成向量贴见。
- 從統(tǒng)計(jì)或優(yōu)化的視角選擇合適的模型。
- 學(xué)習(xí)就是基于已有數(shù)據(jù)使用優(yōu)化方法使得模型能應(yīng)用于新的數(shù)據(jù)躲株。
1.2 本書的兩種閱讀方式
- 自底向上片部。優(yōu)點(diǎn)基礎(chǔ)扎，步步為營(yíng)霜定；缺點(diǎn)档悠，缺少應(yīng)用路徑，容易忘記不感興趣的點(diǎn)望浩。
- 自頂向下辖所。優(yōu)點(diǎn)：?jiǎn)栴}導(dǎo)向，目標(biāo)驅(qū)動(dòng)磨德，所學(xué)既所用缘回；缺點(diǎn)：基礎(chǔ)不牢吆视，部分概念不清。
本書組織方式： - 第一部分酥宴。按自底向上組織數(shù)學(xué)基礎(chǔ)揩环。包括：
- 線性代數(shù)（linear algebra）
- 解析幾何（analytic geometry）
- 矩陣分解（matrix decomposition）
- 矢量驗(yàn)算（vector calculus）
- 統(tǒng)計(jì)理論（probability theory）
- 最優(yōu)化（optimization）
- 第二部分。分為四大類問題：
- 回歸（regression）
- 降維（dimensionality reduction）
- 密度估計(jì)（density estimation）
- 分類（classification）幅虑。
兩個(gè)部分之間可以方便導(dǎo)航丰滑。
