机器学习
含义
研究如何通过计算的手段，利用经验来完善系统自身的性能在计算机系统中，“经验"通常以数据形式存在。研究计算机从数据中产生"模型” 的算法，即"学习算法". 有了学习算法，我们把经验数据提供给它，它就能基于这些数据产生模型面对新的情况时给相应的判断。
如果说计算机科学是研究关于"算法"的学问，那么类似的，可以说机器学习是研究"学习算法"的学问。
基本术语
假设空间与归纳偏好
科学的推理手段：
同一个数据集训练出了不同的模型，如何选择模型：奥卡姆原则，即选最简单的。
机器学习的本质是构建起输入和输出之间的关系模型，并利用这个关系模型来解决未知的情况。
总结
- 机器学习的本质是构建起输入和输出之间的关系模型，并利用这个关系模型来解决未知的情况。
- 机器学习的学习过程是对数据集的泛化过程机器
可学习的一些资料：
[1] 【一起啃书】机器学习西瓜书白话解读.
[2] 吴恩达机器学习经典名课【中英字幕】