机器学习方法篇(1)------概览
● 每周一言
学无止境。
导语
计划从本周开始一个机器学习系列的分享，把机器学习涵盖的一些常用方法梳理一遍。一方面可以对实践过的方法加深理解，另一方面也能借此机会学习那些没有实践过的方法。接下来的几周，我将用通俗易懂的语言，为大家讲解机器学习的常用算法，若有理解偏差请留言指正。
机器学习
学习是人类具有的一种重要智能行为。而机器学习则是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
对机器学习的一种流行定义是：
A computer 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.
对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E学习。
为了能较为全面归纳机器学习各种方法，最近已入手南大周志华老师《机器学习》一书。《机器学习》这本书豆瓣评分高达8.9，但网上书评褒贬不一，这里不发表评论。
接下来我将参考此书中的内容及顺序，结合自己的理解边学习边分享。这里归纳了12类常用机器学习方法，如下图所示：
结语
感谢各位的耐心阅读，后续文章于每周日奉上，敬请期待。欢迎大家关注小斗公众号 对半独白！
