1. 机器学习？
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。
Arthur Samuel：在进行特定编程的情况下，给予计算机学习能力的领域。即不直接编程却能赋予计算机提高能力的方法。
Tom Mitchell：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。
根据数据集的特征，机器学习分为监督学习和无监督学习。
2. 监督学习
在监督学习中，我们给学习算法一个数据集，这个数据集由“正确答案”组成，而后我们训练出一个模型，给这个模型一些基础数据，能够返回答案。简而言之，就是通过一组（x, y）的数据集，实现一个模型，进而对未知的x对应的y进行预测。
监督学习主要分为两类：
回归问题：上述中的y是连续变量，如通过房子的各项指标预测房价；通过父母身高来预测子女身高。
分类问题：y是离散变量，如通过垃圾特征进行垃圾分类，判断垃圾邮件等。
其实两类问题所做的工作都是拟合和预测，其在本质上是一致的。
3. 无监督学习
在监督学习中，数据是有标签的；在无监督学习中，数据是没有标签的，或者是有相同的标签，只是一个复杂的数据集。简而言之，无监督的数据集就是一堆特征，也就是一堆 x 。常见的无监督学习有：
聚类算法：基于某项原则将数据集分为不同的簇
文本分析：如词频统计、词向量分析
降维算法：如主成分分析、因子分析