机器学习诞生于AI的相关工作，其诞生得益于计算机性能的提升。

一、机器学习的应用

• 数据挖掘
• 无法编程的问题：自动直升机、笔迹识别、大多数的NLP、计算机视觉
• 自适应程序：推荐系统
• 理解人类的学习：脑科学、real AI

二、机器学习的定义

Arthur Samuel(1959)

• 机器不依赖显式的编程而获得学习能力

Tom Mitchell(1998)

• 任务 T
• 运行表现 P
• 经验 E
• E让P(T)提升→计算机程序从E中学习

三、机器学习算法

1. 监督学习

输入的数据有标签

• 回归问题：目标变量是连续的
• 分类问题：目标变量是离散的

2. 无监督学习：

输入的数据没有标签

• 聚类
• 非聚类

3. 其他

• 强化学习
• 推荐系统