1. 机器学习：Machine Learning，简称ML
备注：需要掌握的12项IT技能之首，参考链接https://blog.csdn.net/a2806005024/article/details/41285975
2. 学习目标：理解ML；将ML算法应用到实际问题中；继续做ML的研究
备注：可以看出这仅仅是ML的入门教程
3. 要求：基本的计算机知识、技能和原理；数据结构（链表，队，栈，二叉树）；基本的编写代码能力；概率统计知识（随机变量，随机变量的期望，方差等）;线性代数知识（矩阵，向量，特征向量，向量机等）
4. 作业：小组完成一个毕业设计
2. 机器学习的定义
1. ML的定义：A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P. If its performance on T ,as measured by P, improves with experience E.
中文理解: 对于计算机程序来说，给它一个任务T和 一个性能测量值P，如果在经验E的影响下，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升，那么就说该程序从E中学习。
3.机器学习的几个部分
1. 监督学习（supervised learning）例如：回归问题；分类问题
2. 无监督学习（unsupervised learning）例如：聚类算法
3. 强化学习（reinforcement learning）例如：回报函数