1.1 什么是机器学习？
人类学习是从不断的观察获得经验的技能。
机器学习是从数据出发，通过数学运算等方式获得经验增强的技能。
1.2 什么时候可以用机器学习？
1）存在一些内部的规则
2）编程无法把这个规则定义出来
3）有充足的数据
1.3 基本符号
输入样本空间：x∈X
输出样本空间：y∈Y
目标函数(要学习出的模式)：
f:X⟶Y
训练样本：
D={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),⋯,(xN,yN)}
假说hypothesis(所有的可能的假设空间）：
g:X⟶Y
目的就是根据未知的目标函数f生成了训练样本D，通过机器学找到对应的假设空间g通过优化算法得到最优的g使得g≈f，过程如下：
