機器學習目前已經應用在很多領域，比如網頁搜尋、垃圾郵件過濾、點選率預測、生物資訊、無人駕駛、無人機、手寫體識別、自然語言處理、計算機視覺。
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什麼是機器學習
1 機器學習一些比較難以變成的能力——Arthur Samuel
2 通過給定任務T以及效能度量P以及經驗E，計算機程式從經驗E中學習，用學習的結果改善效能P，從而實現自我完善，則稱改程式具有學習能力。
機器學習的分類
機器學習通過學習的方式可以分為下面幾類：
- 監督學習
- 無監督學習
- 強化學習..
案例
第一個例子：房價預測
房價預測屬於典型的迴歸問題，即給出一定的標註樣本，預測結果。
第二個例子：惡性腫瘤判斷
這裡是一個分類的問題，輸出的結果是0或者1，要麼是良性的，要麼是餓醒的。
第三個例子：腫瘤聚類
由於一開始我們也不知道它到底屬於哪個類，所以這種屬於無監督問題。典型的應用場景就是新聞的歸類、基因序列的展示、社交網路，裝置優化、市場細化分群
