我写的文章只是我自己对bobo老师讲课内容的理解和整理，也只是我自己的弊见。bobo老师的课 是慕课网出品的。欢迎大家一起学习。
一、什么事机器学习？
让机器去学习
让机器去执行
什么事机器学习？
最早的机器学习应用- 垃圾邮件分辨
传统的计算机解决问题的思路：
编写规则，定义‘垃圾邮件’，让计算机执行
对于很多问题，规则很难定义
规则在不断变化
列子：
图像识别、人脸识别、数字识别
人类怎么学习
什么事机器学习？
我们的生活中已经大量运用了机器学习
1.判断信用卡发放是否有风险
2.搜索时候根据你输入部分的关键字，判断你想要搜索的内容
3.浏览商品时候，你最有可能购买的商品。
4.你又可能喜欢的音乐，图书，文章
5.语音识别，人脸识别
6.金融预测，医疗诊断，市场分析
未来将有更多的领域需要运用机器学习：
无人驾驶
安全领域
医疗领域
金融领域，市场领域
自然语言处理 - 智能翻译
各种专有领域：矿产勘探，宇宙探索，药物研发，。。。
二、需要掌握的内容和理念
学习的机器学习算法？
神经网络是机器学习的算法。
学习的基本思路：
1.深入理解算法基本原理
2.实际使用算法解决正式场景的问题
3.对不同算法进行对比试验
4.对同一算法的不同参数进行对比试验
5.对不同算法底层进行编写
介绍如何使用算法？
1.如何评价算法的好坏？
2.如何解决过拟合和欠拟合？
3.如何条件算法参数？
4.如何验证算法的正确性？
不仅仅是调库
不反对调库。但是在调库的时候应该对概念原理了解。
深入代码内部，可以帮助我们更好的理解算法。
更好的理解算法，可以帮助我们更好的选择算法。
甚至在将来创造新的算法。
这次的笔记希望兼顾：
算法原理的学习。
部分算法底层的编写。
scikit-learn 机器学习库的使用。
三、涉及的技术栈有哪些？
数学基础：
包括比较大的 MNIST数据集。
不包括
不包括对真实世界的数据进行预处理的过程。
不涵盖神经网络和深度学习。
只包含经典基础的机器学习算法，不涵盖所有的机器学习算法。
关注监督学习。
我写的文章只是我自己对bobo老师讲课内容的理解和整理，也只是我自己的弊见。bobo老师的课 是慕课网出品的。欢迎大家一起学习。