1-1欢迎
具体可以参考https://www.bilibili.com/video/BV164411S78V系列视频
机器学习是目前信息技术中最激动人心的方向之一。在这门课中，你将学习到这门技术的前沿，并可以自己实现学习机器学习的算法。
你或许每天都在不知不觉中使用了机器学习的算法每次，你打开谷歌、必应搜索到你需要的内容，正是因为他们有良好的学习算法。谷歌和微软实现了学习算法来排行网页每次，你用Facebook或苹果的图片分类程序他能认出你朋友的照片，这也是机器学习。每次您阅读您的电子邮件垃圾邮件筛选器，可以帮你过滤大量的垃圾邮件这也是一种学习算法。
在这门课中，你还讲学习到关于机器学习的前沿状况。但事实上只了解算法、数学并不能解决你关心的实际的问题。所以，我们将花大量的时间做练习，从而你自己能实现每个这些算法，从而了解内部机理。
我们创造智能的机器，有很多基础的知识。比如，我们可以让机器找到A与B之间的最短路径，但我们仍然不知道怎么让机器做更有趣的事情，如web搜索、照片标记、反垃圾邮件。我们发现，唯一方法是让机
器自己学习怎么来解决问题。所以，机器学习已经成为计算机的一个能力。
1-2机器学习是什么
第一个机器学习的定义来自于Arthur Samuel。他定义机器学习为，在进行特定编程的情况下，给予计算机学习能力的领域。Samuel的定义可以回溯到50年代，他编写了一个西洋棋程序。这程序神奇之处于，
编程者自己并不是个下棋高手。但因为他太菜了，于是就通过编程，让西洋棋程序自己跟自己下了上万盘棋。通过观察哪种布局（棋盘位置）会赢，哪种布局会输，久而久之，这西洋棋程序明白了什么是好的布
局，什么样是坏的布局，程序通过学习后，玩西洋棋的水平超过了Samuel。通过这些练习，计算机获得无比丰富的经验，于是渐渐成为了比Samuel更厉害的西洋棋手。上述是个有点不正式的定义。
另一个年代近一点的定义，由Tom Mitchell提出，来自卡内基梅隆大学，Tom定义的机器学习是，一个好的学习问题定义如下，他说，一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅
当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。
我认为经验E 就是程序上万次的自我练习的经验而任务T 就是下棋。性能度量值P呢，就是它在与一些新的对手比赛时，赢得比赛的概率。
我喜欢把这比喻成学习当木匠。想象一下，某人教你如何成为一名木匠，说这是锤子，这是螺丝刀，锯子，祝你好运，再见。这种教法不好，不是吗？你拥有这些工具，但更重要的是，你要学会如何恰当地使用
这些工具。
1-3监督学习
我要定义可能是最常见一种机器学习问题：那就是监督学习。我将在后面正式定义监督学习。
我们用一个例子介绍什么是监督学习把正式的定义放在后面介绍。假如说你想预测房价。
一个学生从波特兰俄勒冈州的研究所收集了一些房价的数据。你把这些数据画出来，看起来是这个样子：横轴表示房子的面积，单位是平方英尺，纵轴表示房价，单位是千美元。那基于这组数据，假如你有一个
朋友，他有一套750平方英尺房子，现在他希望把房子卖掉，他想知道这房子能卖多少钱。
根据我们所知道的数据，我们可以拟合一条直线，如图所示的紫色直线，根据这条直线，我们预测的房价在$150000左右，可能我们会有更好的二次方程来拟合它，如图中的蓝色线条为例，我们预测的房价在
$200000左右。两个方案中有一个能让你朋友的房子出售得更合理。这些都是学习算法里面很好的例子。以上就是监督学习的例子。
可以看出，监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集。这个数据集由“正确答案”组成。在房价的例子中，我们给了一系列房子的数据，我们给定数据集中每个样本的正确价格，即它们实际的售价然后运用学习算法，算出更多的正确答案。比如你朋友那个新房子的价格。用术语来讲，这叫做回归问题。我们试着推测出一个连续值的结果，即房子的价格。
回归这个词的意思是，我们在试着推测出这一系列连续值属性。
我再举另外一个监督学习的例子。我和一些朋友之前研究过这个。假设说你想通过查看病历来推测乳腺癌良性与否，假如有人检测出乳腺肿瘤，恶性肿瘤有害并且十分危险，而良性的肿瘤危害就没那么大，所以人们显然会很在意这个问题。
这个数据集中，横轴表示肿瘤的大小，纵轴上，我标出1和0表示是或者不是恶性肿瘤。我们之前见过的肿瘤，如果是恶性则记为1，不是恶性，或 者说良性记为0。
用术语来讲，这是一个分类问题。分类指的是，我们试着推测出离散的输出值：0或1良性或恶性，而事实上在分类问题中，输出可能不止两个值。比如说可能有三种乳腺癌，所以你希望预测离散输出0、1、2、
3。0 代表良性，1 表示第1类乳腺癌，2表示第2类癌症，3表示第3类，但这也是分类问题。
举个例子，我们不仅知道肿瘤的尺寸，还知道对应患者的年龄。在其他机器学习问题中，我们通常有更多的特征，这就是我们即将学到最有趣的学习算法之一。
监督学习其基本思想是，我们数据集中的每个样本都有相应的“正确答案”。再根据这些样本作出预测，就像房子和肿瘤的例子中做的那样。我们还介绍了回归问题，即通过回归来推出一个连续的输出，之后我们介绍了分类问题，其目标是推出一组离散的结果。
1-4无监督学习
无监督学习中没有任何的标签或者是有相同的标签或者就是没标签。所以我们已知数据集，却不知如何处理，也未告知每个数据点是什么。别的都不知道，就是一个数据集。
针对数据集，无监督学习就能判断出数据有两个不同的聚集簇。这是一个，那是另一个，二者不同
无监督学习算法可能会把这些数据分成两个不同的簇。所以叫做聚类算法。
事实证明，聚类算法和无监督学习算法同样还用在很多其它的问题上。
比如你经常发email的，或是你Facebook的朋友、谷歌+圈子的朋友，我们能否自动地给出朋友的分组呢？无监督学习也可用于天文数据分析，这些聚类算法给出了令人惊讶、有趣、有用的理论，解释了星系是
如何诞生的。这些都是聚类的例子。
聚类只是无监督学习中的一种。
我们打算使用Octave编程环境。Octave,是免费的开源软件，使用一个像Octave或Matlab的工具，许多学习算法变得只有几行代码就可实现。
好的，希望你们还记得垃圾邮件问题。如果你有标记好的数据，区别好是垃圾还是非垃圾邮件，我们把这个当作监督学习问题。
新闻事件分类的例子，就是那个谷歌新闻的例子，我们在本视频中有见到了，我们看到，可以用一个聚类算法来聚类这些文章到一起，所以是无监督学习。
细分市场的例子，我在更早一点的时间讲过，你可以当作无监督学习问题，因为我只是拿到算法数据，再让算法去自动地发现细分市场。