1.机器学习分类 机器学习主要可以分为监督学习和无监督学习 监督学习中包括分类（如决策树，SVM）和回归(线性回归，非线性回归)等 无监督学习中包括聚类，词嵌入等 2.有监督学习和无监督学习的区别 有监督学习的数据本身包含标签，无监督学习则无标签，需要依靠数据中潜在的结构。3.模型 监督学习中，模型就是数据集X到Y的映射f 如翻译中，X为中文句子，Y为英文句子。 样本：（x，y），数据集是样本构成的集合 模型能力：（1）拟合 （2）预测，泛化 机器学习是从数据中产生模型的过程 4.假设函数 用数学方法描述自变量x和因变量y的关系 假设函数可以是一次，二次，三次或者更高