通常來說景馁，機(jī)器學(xué)習(xí)可以分成兩類：①監(jiān)督學(xué)習(xí) ②非監(jiān)督學(xué)習(xí)
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)??（Machine Learning）？
實際上逗鸣，一直以來都沒有一個被廣泛認(rèn)可的定義合住。
最早的定義來自被譽為「機(jī)器學(xué)習(xí)之父」的 Arthur Samuel，他認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)是：
??「不需要確定性編程就可以賦予機(jī)器某項技能的研究領(lǐng)域」
1952 年慕购，Arthur Samuel 在 IBM 工作的時候設(shè)計了一款西洋棋程序聊疲。
這款程序神奇的地方是茬底，創(chuàng)造它的人本身是個西洋棋菜雞沪悲，但程序通過左右手互博，硬是把自己訓(xùn)練成了大師阱表，這可牛逼壞了５钊纭贡珊！??
在此之前，業(yè)界對機(jī)器的普遍認(rèn)識是：
「機(jī)器無法超越人類涉馁，不能像人一樣寫代碼和學(xué)習(xí)」
另一個年代近一點的定義门岔，出自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的 Tom Mitchell 則給出了一個更現(xiàn)代的定義：
??「一個程序，能夠從經(jīng)驗 E 中學(xué)習(xí)烤送，解決了任務(wù) T寒随，性能達(dá)到 P ；當(dāng)且僅當(dāng)有了經(jīng)驗 E 后帮坚，經(jīng)過 P 的評判妻往，處理 T 的性能也跟著提升∈院停」
聽起來就很難過是不是讯泣，那我們舉個栗子??！
在上面那個西洋棋的程序中：
- 經(jīng)驗 E 就是西洋棋上萬次的左右手互博
- 任務(wù) T 就是下棋
- 性能 P 就是與新對手比賽輸出勝出的概率
現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛了阅悍，例如百度通過學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行搜索排名（當(dāng)然還有根據(jù)人民幣的多少來排名）好渠、谷歌郵箱的垃圾郵件過濾等等。
??在吳恩達(dá)的機(jī)器學(xué)習(xí)教程中节视，任何機(jī)器學(xué)習(xí)問題都能被分成以下兩類：
??監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised learning）
??非監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised learning）
寫于 2018.11.29
首發(fā)公眾號「機(jī)器也學(xué)習(xí)」
