Topic:
- 什麼是機器學習？
- 什麼是監督學習？監督什麼？
- 什麼是迴歸，什麼是分類？
一、簡介
（1）什麼是機器學習？
通常所說的「機器學習」往往就是指「統計機器學習」
統計機器學習，英文是：Statistical Machine Learning，它是概率論、統計學、計算理論、最優化方法、以及計算機科學組成的交叉學科，其主要的研究對象是如何從經驗中學習並改善具體算法的性能。
其又分爲四個類別：
- 監督學習（Supervised learning）
- 非監督學習（Unsupervised learning）
- 半監督學習（Semi-supervised learning）
- 強化學習（Reinforcement learning）
二、監督學習
（2）什麼是監督學習？監督什麼？
監督： 對帶有所需對應特徵的數據 進行監督
監督學習：監督輸入的數據，處理這些特徵數據，將其打上標籤並輸出。
輸入：特徵變量
輸出：標籤
處理：建立起 數學函數，即 訓練模型
舉個栗子
（根據所知的骨頭樣子，在一羣雞蛋中，找出儘可能像骨頭）
三、監督學習中的分類與迴歸
（2）分類？迴歸？
分類：動物的種類判斷、植物的種類判斷。。。
迴歸：找出這羣連續的點之間誤差最小的線，來預估其他點對應的值
分類：類別（離散值）
迴歸：線（連續值）
迴歸問題解決：
- 股票價格預測
- 房價預測
- 洪水水位線
分類問題解決：
- 種類歸類
解決方法
迴歸問題解決方法：
- 線性迴歸方法
- 多項式迴歸方法
- 嶺迴歸以及 LASSO 迴歸方法
分類問題解決方法：
- 支持向量機
- K-近鄰算法
- 決策樹算法
- 隨機森林算法
- 樸素貝葉斯算法那
- ….