引言
本系列文章是本人对 的机器学习课程的一些笔记，如有错误，请
读者以课程为准。
在现实生活中，我们每天都可能在不知不觉中使用了各种各样的机器学习算法。
例如，当你每一次使用 时，它之所以可以运行良好，其中一个重要原
因便是由 实现的一种学习算法可以“学会”如何对网页进行排名。每当
你使用 或者 的照片处理应用时，它们都能自动识别出你朋
友的照片，这也是机器学习的一种。每当你阅读电子邮件时，你的垃圾邮件过
滤器将帮助你免受大量垃圾邮件的困扰，这也是通过一种学习算法实现的。
我们有这样一个梦想，就是有朝一日，可以创造出像人类一样聪明的机器。很
多人工智能专家认为实现这一目标最好的途径便是通过学习算法来模拟人类大
脑的学习方式。
机器学习发源于人工智能领域，我们希望能够创造出具有智慧的机器。我们可
以通过编程来让机器完成一些基础的工作，例如如何找到从 到 的最短路径。
但在大多数情况下，我们并不知道如何显式地编写人工智能程序来做一些更有
趣的任务，例如网页搜索、标记照片和拦截垃圾邮件等。人们意识到唯一能够
达成这些目标的方法就是让机器自己学会如何去做。
现今，已经发展成为计算机领域的一项新能力，并且与工
业界和基础科学界有着紧密的联系。在硅谷，机器学习引导着大量的课，如自
主机器人、计算生物学等。机器学习的实例还有很多，例如数据挖掘。
机器学习之所以变得如此流行，原因之一便是网络和自动化算法的爆炸性增长。
这意味着我们掌握了比以往多得多的数据集。举例来说，当今有数不胜数的硅
谷企业，在收集有关网络点击的数据 ，并试图在这些数
据上运用机器学习的算法来更好的理解和服务用户，这在硅谷已经成为了一项
巨大的产业。
随着电子自动化的发展，我们拥有了电子医疗记录，如果我们能够将这些记录
转变为医学知识，那么，我们就能对各种疾病了解的更深入。同时，计算生物
学也在电子自动化的辅助下快速发展，生物学家收集了大量有关基因序列以及
序列的数据，通过对其应用机器学习的算法可以帮助我们更深入地理解人
类基因组及其人类基因组对我们人类的意义。
几乎工程界的所有领域都在使用机器学习算法来分析日益增长的海量数据集。
有些机器应用我们并不能够通过手工编程来实现。比如说，想要写出一个能让
直升机自主飞行的程序几乎是不可能的任务。唯一可行的解决方案就是让一台
计算机能够自主地学会如何让直升机飞行。
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