来源 | 算法进阶
责编 | 寇雪芹
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前言：机器学习作为人工智能领域的核心组成，是计算机程序学习数据经验以优化自身算法，并产生相应的“智能化的”建议与决策的过程。
一个经典的机器学习的定义是：
机器学习概论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.
机器学习是关于计算机基于数据分布构建出概率统计模型，并运用模型对数据进行分析与预测的方法。按照学习数据分布的方式的不同，主要可以分为监督学习和非监督学习：
从有标注的数据(x为变量特征空间, y为标签)中，通过选择的模型及确定的学习策略，再用合适算法计算后学习到最优模型，并用模型预测的过程。模型预测结果Y的取值有限的或者无限的，可分为分类模型或者回归模型；
