课程记录笔记如下：
1.目前ML的应用
包括：数据挖掘database mining、邮件过滤email anti-spam、机器人autonomous robotics、计算生物学computational biology、搜索引擎Google/Bing、
自动直升机autonomous helicopter、自然语言处理Natural Language Processing
2.ML的定义
3.目前ML的分类
监督学习Supervised Learning、无监督学习Unsupervised Learning
强化学习Reinforcement Learning、推荐系统Recommender System
4.监督学习Supervised Learning的用例
可分为Regression、Classification两类，输出是连续值Continuous valued output和离散值Discrete valued output的区别。
预测房价predicting housing price，回归问题
乳腺癌分类Breast Cancer，分类问题
5.非监督学习Unsupervised Learning用例
Google对新闻的聚类（Clustering）、DNA微序列聚类，还有其它应用，如下：
鸡尾酒会问题（非聚类）
Non-clustering: The "Cocktail Party Algorithm", allows you to find structure in a chaotic environment. (i.e. identifying individual voices and music from a mesh of sounds at a cocktail party).