1.定义
A program is said to learn from experience E with respect to some
class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in
T, as measured by P, improves with experience E
主要三个点，经验E，任务T，性能P，即一个程序可以利用已有的经验，来完成特定的任务，并且随着经验丰富可以不断改善完成任务的性能，就代表这个程序具有学习能力
1.1.任务
机器学习任务有很多种类
- 监督学习
- 非监督学习
- 半监督学习
- 强化学习
还有其他种类等等，主要学习了监督学习以及非监督学习
1.1.1监督学习
监督学习主要关注对事物未知变现的一种预测，一般包含分类问题和回归问题
1.1.2非监督学习
无监督学习倾向对事物本身分析，主要有聚类问题和数据降维问题
1.2 经验
一般认为机器学习使用的数据叫做经验，只有对学习任务有用的信息才会被列入考虑范围，即可以反映数据内在规律的信息，也被称为特征
1.3 性能
性能就是完成目标任务的质量，为了评价完成的质量，一般会使用具备相同特征的数据，将程序的预测结果同相对应的正确答案来比对，除了和正确答案进行比较，一般会根据具体问题进行具体分析来评估完成质量
