Ch1：The Learning Problem

1.1 What is Machine Learning？

skill可以定义为 某一种表现的提升，例如 你通过股票的数据 进行机器学习使得你获得了更多的收益

对于辨别一棵树，我们是通过见过无数棵树后总结出来的判断规律。这和机器学习是相似的，通过数据进行学习。

是否适合使用机器学习的一些基本判别关键点？

1.能够有某些效能指标或者目标希望机器可以达到

2.不知道怎么有效的定义

3.有data

正确答案：3

第一个小女孩哭没有规则可以预测，第二个图里的环可以有效的定义，不需要机器学习。最后一个地球被核能毁灭没有相关的数据。

1.2 Applications of Machine Learning

1.3Components of Machine Learning

信用卡是否发卡的预测问题：

下面是一个申请表：

• input：$x\in X$ 顾客的申请信息
• output: $y\in Y$ 同意发卡后的顾客表现的好坏
• 目标方程（target function）: $f:X→ Y$
• data: 训练样本$D={(x_1,y_1),(x_2,y_2)…(x_N,y_N)}$ 代表以前同样的顾客x给他发信用卡后的表现y
• hypothesis：训练出一个函数$g：X→Y$来衡量要不要给顾客信用卡。

我们希望训练出来的$g$和$f$越像越好。

1.4 Machine Learning and Other Fields

资料勘探和机器学习： 我们用机器学习来寻找相关的资料，这些资料可以用于其它领域的机器学习训练的数据

1.5 Homework #0