机器学习的基础概念
关于数据：
大写字母X表示矩阵，小写字母y表示向量
机器学习的基本任务：分类，回归
分类：
二分类：
手写数字识别：多分类任务
数字识别，
图像识别，
判断发放给客户信用卡的风险评级，
回归：
监督学习：分类问题，回归问题
机器学习方法的分类：
监督学习，费监督学习，半监督学习，增强学习
监督学习：给机器的训练数据拥有‘标记’或者‘答案’
其他分类：
预测 股市：
在线学习：
优点：及时反映新的环境变化
问题：新的数据带来不好的变化
解决方案：需要加强对数据进行监控
其他：也适用于数据量巨大，完全无法批量学习的环境
另外的分类：
非参数学习
不对模型进行过多假设
非参数不等于没参数
