本系列是学习台大林轩田老师coursera课程笔记。
什么是机器学习
使用Machine Learning 方法的关键：
1， 存在有待学习的“隐含模式”
2， 该模式不容易准确定义（直接通过程序实现）
3， 存在关于该模式的足够数据
这里的f 表示理想的方案，g 表示我们求解的用来预测的假设。H 是假设空间。
通过算法A， 在假设空间中选择最好的假设作为g。
选择标准是 g 近似于 f。
上图增加了”unknown target function f: x->y“， 表示我们认为训练数据D 潜在地是由理想方案f 生成的。
机器学习就是通过DATA 来求解近似于f 的假设g。
机器学习与数据挖掘、人工智能、统计学的关系
1， Machine Learning vs. Data Mining
数据挖掘是利用（大量的）数据来发现有趣的性质。
1.1 如果这里的”有趣的性质“刚好和我们要求解的假设相同，那么ML=DM。
1.2 如果”有趣的性质“和我们要求的假设相关，那么数据挖掘能够帮助机器学习的任务，反过来，机器学习也有可能帮助挖掘（不一定）。
1.3 传统的数据挖掘关注如果在大规模数据（数据库）上的运算效率。
目前来看，机器学习和数据挖掘重叠越来越多，通常难以分开。
2， Machine Learning vs. Artificial Intelligence(AI)
人工智能是解决（运算）一些展现人的智能行为的任务。
2.1 机器学习通常能帮助实现AI。
2.2 AI 不一定通过ML 实现。
例如电脑下棋，可以通过传统的game tree 实现AI 程序；也可以通过机器学习方法（从大量历史下棋数据中学习）来实现。
3，Machine Learning vs. Statistics
统计学：利用数据来做一些位置过程的推断（推理）。
3.1 统计学可以帮助实现ML。
3.2 传统统计学更多关注数学假设的证明，不那么关心运算。
统计学为ML 提供很多方法/工具（tools）。
