第一章.The Learning Problem

1.1 The Learning Problem

1.机器学习的概念：

机器学习就是机器从数据中总结经验。从数据中找出某种规律或者模型，并用他来解决某种实际问题。

2.机器学习的应用场景

1).事物本身存在某种潜在规律

2).某些问题难以使用普通编程来解决

3).有大量的数据样本可供使用

3.机器学习的流程图

流程描述：机器学习的过程是根据先验知识选择模型，该模型对应的hypothesis set（用H表示），H中包含了许多不同的hypothesis，通过演算法A，在训练样本D上进行训练，选择出一个最好的hypothes，对应的函数表达式g就是我们最终要求的函数。（一般情况下，g能最接近目标函数f）

4.与机器学习相关的领域

机器学习与这三个领域是相通的，基本类似，但也不完全一样。机器学习是这
三个领域中的有力工具，而同时，这三个领域也是机器学习可以广泛应用的领域，总
得来说，他们之间没有十分明确的界线。

1).统计

2).数据挖掘

3).人工智能

5.总结

本节主要介绍了什么是机器学习，什么样的场合下可以使用机器学习解决问题，然后用流程图的形式展示了机器学习的整个过程，最后把机器学习和数据挖掘、人工智能、统计这三个领域做个比较.