机器学习：计算机利用已有的数据（经验）得出的某种模型，并利用该模型预测未来的方法，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。首先，我们需要在计算机中存储历史的数据，接着，将这些数据通过机器学习算法进行处理，这个过程在机器学习中叫做训练，处理的结果可以被用来对新的数据进行预测，这个结果一般被称为模型，对新数据的预测过程在机器学习中叫做预测，训练与预测是机器学习的两个过程，模型则是过程的中间输出结果，训练产生模型，模型指导预测。模型是根据拟合的函数类型决定的。如果是直线，那么拟合出的就是直线方程。如果是其他类型的线，例如抛物线，那么拟合出的就是抛物线方程。机器学习有众多算法，一些强力算法可以拟合出复杂的非线性模型，用来反映一些不是直线所能表达的情况。如果数据越多，模型就能考虑到越多的情况，由此对新情况的预测效果可能就越好。数据越多，最后机器学习生成的模型预测的效果越好。
软件工程概论复习：
过程框架：沟通 策划 建模 构建 部署
理解问题的需求是软件工程师所面对的最困难的任务之一。需求过程在设计和构建之间建立起联系的桥梁
需求工程包括七项明确的任务：起始 获取 细化 协商 规格说明 确认 管理
问题定义和可行性研究——需求分析——设计——编码——测试——维护