前言
回忆起来，AndrewNg 在coursera上开设的机器学习课程受益匪浅，课程覆盖了机器学习的基础内容，深入浅出，把很多概念解释得很到位。现在将其课件和内容进行总结和梳理，主要是因为课程确实非常好，再者也是对学习过程的一个回顾总结，其中也会加入本人的一些思考。如果有兴趣，最好是可以对课程进行系统的学习将对应的习题和小测都做一遍，收获会更大。由于课程的代码不能公开，因此本文不会对实践部分进行多加阐述，如果有可能，本人会加入一些公开的实践样例。
Introduction
本部门主要对机器学习的基本概念以及相关的方法分类进行一个概要的介绍。进行的拓展主要在于总结和科普，没有进行详细详细的展开，后续会进一步进行展开或总结。
1. 机器学习的定义
ArthurSamuel(1959).MachineLearning:Fieldof study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.
TomMitchell(1998)Well-posedLearning Problem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P,
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