01 The Learning Problem
1.What is Machine Learning?机器模拟人的学习过程
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2.Why use machine learning？
举例关于树的辨识：定义树是困难的，希望通过ML观察很多树后得到辨识树的技巧（无需定义，自己学习）。
ML适用情景：
3.Key essence of machine learning.
使用机器学习的三个关键：①性能是否可以增进（有目标：正确率的提升）②有规则但是不知道怎么写出来 ③有资料（Data）
这三个关键决定是否使用ML。
4.Machine learning is everywhere
衣食住行
举例：推荐系统
5.机器学习的完整流程
target f unknown（不能编程定义，即满足②，如果f已知就不需要ML）
hypothesis g hopefully≈f but possibly different from f（g代表了性能的增进：g和f越接近越好，即满足①）
training examples是资源（即满足③）
6.Summary
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