详细版【机器学习概述】（邱锡鹏）

机器学习（Machine Learning，ML）是指从有限的观测数据中学习（或“猜测”）出具有一般性的规律，并利用这些规律对未知数据进行预测的方法。深度学习是机器学习的一个分支，是指一类问题以及解决这类问题的方法，其采用的模型一般比较复杂
语义鸿沟（学习的关键）：输入数据的底层特征和高层语义信息之间的不一致性和差异性。如给定一些“车”的图片，它们在像素级别上的表示（即底层特征）差异性非常大。

机器学习概述

机器学习：让计算机从数据中进行学习，得到某种知识/规律（早期被称为模式识别）
一些基本概念
- 特征/属性，标签（需要预测的指标，离散或连续均可）
- 样本/示例：一个标记好特征以及标签的个体
- 数据集：一组样本。被分成训练集/训练样本和测试集/测试样本
- 特征向量：所有特征构成的向量
  
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