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视频教程：/s/1kVNe5EJ
1.课程介绍
2.机器学习（Machine Learning, ML)
2.1概念：多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
2.2学科定位：人工智能(ArtificialIntelligence, AI）的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
2.3定义：探究和开发一系列算法来如何使计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习，建模，并且利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。
Arthur Samuel (1959):一门不需要通过外部程序指示而让计算机有能力自我学习的学科
Langley（1996)：“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”
Tom Michell (1997): “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”
2.4：学习：针对经验E (experience)和一系列的任务T (tasks)和一定表现的衡量P，如果随之经验E的积累，针对定义好的任务T可以提高表现P，就说计算机具有学习能力
例子：下棋，语音识别，自动驾驶汽车等
3.机器学习的应用：
语音识别
自动驾驶
语言翻译
计算机视觉
推荐系统
无人机
识别垃圾邮件
4. Demo：
人脸识别
无人驾驶汽车
电商推荐系统
5.置业市场需求：LinkedIn所有职业技能需求量第一：机器学习，数据挖掘和统计分析人才
