机器学习
机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类，更具体的说，机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达。需要注意的是，机器学习的目标是使学到的函数很好地适用于“新样本”，而不仅仅是在训练样本上表现很好。学到的函数适用于新样本的能力，称为泛化（Generalization）能力。
机器学习步骤
通常学习一个好的函数，分为以下三步：
1、选择一个合适的模型，这通常需要依据实际问题而定，针对不同的问题和任务需要选取恰当的模型，模型就是一组函数的集合。
2、判断一个函数的好坏，这需要确定一个衡量标准，也就是我们通常说的损失函数（Loss Function），损失函数的确定也需要依据具体问题而定，如回归问题一般采用欧式距离，分类问题一般采用交叉熵代价函数。
3、找出“最好”的函数，如何从众多函数中最快的找出“最好”的那一个，这一步是最大的难点，做到又快又准往往不是一件容易的事情。常用的方法有梯度下降算法，最小二乘法等和其他一些技巧（tricks）。
学习得到“最好”的函数后，需要在新样本上进行测试，只有在新样本上表现很好，才算是一个“好”的函数。