文鮮明なコンセプト：行うにはどのようなマシンを開発するプログラミングなしでは、機械学習する能力を持っています。
機械学習アルゴリズムの最も基本的な3：決定木、線形回帰は、クラスタリングをKは、意味します。
監督と教師なし学習
スイカケースをノックすることにより説明を以下ズハウ・ジワ：
教師付き学習はスイカの裁判官にプロセスの品質をノックの音に耳を傾けることで知識のある人は、このメロンが良いか悪いかを教えてくれている、別の声にゆっくりとサウンド機能との関係を学習し、そして最後を通じて、良いか悪いメロンのラベルをラベル機能はモデルにより予測することができます。
監督のモデルは、分類および回帰モデルに分けることができます。ラベルを予測するための分類モデルがカテゴリ変数である、回帰モデルは、数値変数のタグを予測します。
教師なし学習は、知識の豊富な人がどの属する次回にタグを付け、新たなメロンが声に耳を傾けます、のみ（、曇ったさわやかな、鈍い）音響特性の分類を行うことができ、メロンが良いか悪いかであることを教えてくれません。
クラスタリング例えば、K-手段
