網上關于機器學習的課程有很多，其中最著名的是吳恩達老師的課程，最近又發現了NTU林軒田老師的《機器學習基石》課程，這門課也很好。課程總共分為4部分，總共分為16節課，今天來記錄第一節課。

• When Can Machines Learn?(illustrative + technical)
• Why Can Machines Learn?(theoretical + illustrative)
• How Can Machines Learn?(technical + practical)
• How Can Machines Learn Better?(practical + theoretical)

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目錄

1. What is Machine Learning

2. Applications of Machine Learning

3. Components of Machine Learning

4.Summary

1. What is Machine Learning

上圖展示了，傳統的學習是通過觀察類獲得某種技能的，好比我們從小學走路、說話等。而機器學習是指機器從大量的數據中獲得某種技能。

這是機器學習的定義，機器從數據中總結經驗，從數據中找出某種規律，來改善相應的性能度量。

那我們什么時候可以使用機器學習呢？下圖給出了應用的三種條件。

2. Applications of Machine Learning

這部分介紹了機器學習的應用場景，可以歸納為衣食住行，教育，娛樂等等。

3. Components of Machine Learning

下面給出了本課程中用到的一些術語：

機器學習流程如下圖所示：

4.Summary

第一節課相對來說是概述性知識，故沒有記錄很詳細。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的1）机器学习基石笔记Lecture1:The Learning Problem的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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