一、监督学习和无监督学习
1.1 监督学习：
监督学习：给出数据集和正确答案，要求机器给出更多的正确答案（实现预测）
离散数据问题 && 分类问题
单个 or 多个 特征/属性
特征：年龄、肿瘤尺寸；
1.2 无监督学习
将数据集分簇 -> 聚类算法，聚类算法只是无监督算法中的一种；
无监督学习：给定数据集，但没有给出正确答案，要求机器对其分类，我们并不知道这个数据集有多少类， 看机器把它们分成多少个簇；
应用：计算机集群 、社交网络、市场分析；
鸡尾酒会算法：一个酒会中两个人同时讲话，鸡尾酒会算法能将两个混合的声音分离成两个人各自的声音；
[w,s,v] = svd((repmat(sum(x.*x,1),size(x,1),1).*x)*x');
~~~~~~ octave编程环境 or matlab，使用octave能够更快上手，使用c++、java则需要更复杂的代码（链接到库等等）；一般，在octave中建立算法原型，待成熟后迁移到C++、Java或其它编译环境中；作为开发者，时间是最重要的；