Chapter1 绪论

基本术语：

监督学习 非监督学习
根据训练数据是否有标记，学习任务可以大致分为监督学习和非监督学习。分类和回归是前者，聚类是后者。

▲何为监督学习、非监督学习？：以西瓜集为例，好瓜坏瓜就是训练集中每一个样本的标记。训练算法过程中通过这个标记不断矫正算法的准确性，这就是监督学习（前面8章学的算法都是监督学习）。反之，训练过程中没有标记的就是非监督学习，比如聚类（就是最后学的k-分类）。

第一章主要是了解一下机器学习大致的东西，了解即可。
学习的种类很多，我们学习监督学习和非监督学习，而二者前者学习的更多，从上面说的章节也可以看出。
监督学习：回归问题、二分类问题
非监督学习：新闻分组等
▲能判断一种算法是监督学习还是非监督学习：

监督学习	非监督学习
线性回归	聚类算法：原型聚类（K均值、学习向量量化、高斯混合聚类）、密度聚类、层次聚类
对数几率回归	降维
决策树	话题分析
支持向量机	图分析
贝叶斯法	/
神经网络	/

机器学习框架：

这个图建议刻画在脑子

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