机器学习是实现人工智能的手段，其主要研究内容弄是如何利用数据或经验进行学习，改善算法的性能。
机器学习的分类
监督学习（0supervised learning）
从给定的训练数据中，训练出函数
无监督学习（UNsupervised Learning）
没有人类标注的结果
强化学习（reinforcement learning，增强学习）
半监督学习（Semit_supervised learning）
深度学习（reinforcement learning）
scikit -learn
machine learning inPython
主要依赖Python的numpy,scipy,和matplotlib库
是开源和可复用的
基本功能：
scilit -learn 常用函数
应用 算法（algorithm）
分类（Classification） 异常检测，图像识别，等 knn,svm ,etc
聚类（Clustering） 图像分割，群体划分，等 k-means。谱聚类，etc
回归（regression）价格预测，趋势预测，等 线性回归，SVR，etc、
降维（dimension reduction）可视化，pca,nmf,etc
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清华大学出版社
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