机器学习（一） 基本概念

一、机器学习定义

计算机程序从经验E中学习解决某一任务T进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高。

例如：邮件系统从人工标记垃圾邮件中学习分类邮件。将邮件根据是否为垃圾邮件进行分类是任务T，人工进行的分类是经验E，最终邮件系统正确分类邮件的数量是性能度量P。

二、监督学习

给予算法一个包含正确答案的数据集，算法的目的是给出更多的正确答案。

回归问题：预测连续值输出。

分类问题：预测离散值输出。

三、无监督学习

给予算法的数据集中不包含正确答案，算法需要自己找出规律。

例如：各类聚类算法、鸡尾酒算法