此系列为周志华老师的《机器学习》个人学习笔记。
1.1 基本概念
机器学习所研究的主要内容，是在计算机上从数据中产生“模型”（model）算法，即学习算法（learning algorithm）。有了学习算法，我们把经验数据提供给它，它就能基于这些数据产生模型；在面对新的情况时（例如看到一个没刨开的西瓜），模型会给我们提供相应的判断（例如好瓜）。
1.2 基本术语
分类（classification）： 预测的是离散值，例如“好瓜”、“坏瓜”
回归（regression）: 预测的是离散值，例如西瓜成熟度0.95,0.37
有监督学习（supervised learning）：
训练数据有标记信息的学习任务为：监督学习，分类和回归都是监督学习的范畴。
无监督学习（unsupervised learning）：
训练数据没有标记信息的学习任务为，常见的有聚类和关联规则。