What is machine learning?
我的理解：机器学习就是计算机通过算法对已知数据进行解析，得出相应的规律，然后对之后的事情进行预测和判定。
机器学习是人工智能的一个分支。
深度学习是机器学习的一个子集。
具体认识来自小白教程https://blog.csdn.net/qq_28168421/article/details/81351321
老师的讲解：
其中的三要素就是：Task T，Performance measure P，Training Experience E
举个栗子
e.g-1
让机器识别手写的文字，其中Task T就是识别分类图像中的手写单词，Performance measure
P就是单词正确分类百分比，Training Experience E就是手写单词分类数据库
e-g-2
机器学习的目标是让机器学会下象棋。
machine learning type
supervised learning:监督学习 就像从老师那里学习
unsupervised learning:不监督学习 没有老师监督的学习
Reinforcement learning:强化学习 learning with a “lazy” teacher
supervised learning
再举个例子？
一辆家庭轿车。
运用假设类分析的方法，根据已知的数据点，将其分为积极的和消极的，然后画出一个矩形，在矩形里面的是有用的，可以进一步将矩形的大小进行缩小
然后接下来的一部分是进行了两个模型的介绍，一个是线性模型，另一个是K-NN方法
讲的variance和bias，没太明白，最后这个比较记忆一下好了，之后在进行数学推导。
接着是增加维度的方法，仍然没明白想要讲点啥？
然后还有一个文法树的结构
最后爱啥啥，我要睡觉，明天有空接着来