机器学习笔记（1）--林轩田机器学习基石课程

Machine Learning and other Field

1. 机器学习和数据挖掘：

   机器学习是通过数据训练，借助设计的机器学习演算法，从众多的假说中，找到一个最接近最优映射关系 f 的过程。机器学习的模型就是机器学习演算法加上假设集。

   数据挖掘是从众多数据中，找到、挖掘出自己感兴趣的某个点。当你感兴趣的这个点正好是机器学习所要寻找的映射关系g的时候，数据挖掘就成了机器学习。

2. 机器学习和人工智能：

   人工智能是让机器做一些看起来聪明的事情。机器学习是一种人工智能的方法。举个例子：
   人工智能在解决下棋时，可能有两种方法：
   1. 编写策略树，当进行到某步时，选择一个分支进行；
   2. 通过机器学习，从历史数据分析，当前这步该如何下，以获得更好的获胜概率。

3. 机器学习和统计：

   统计是通过数据，来预测一件我们不知道的事情。而机器学习也是通过数据来得到 g 来预测 f 的过程。所以，统计是一种实现机器学习的方法。