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 * 机器学习是什么
     * 把无序的数据转换成有用的信息。
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 * 机器学习的意义
     * 我们利用计算机来彰显数据背后的真实含义。
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 * 机器学习的任务
     * 机器学习的主要任务就是分类。
+        * 分类：将实例数据划分到合适的分类中。
+    * 机器学习的另一项任务是回归。
+        * 回归：主要用于预测数值型数据。（例子———数据拟合曲线：通过给定数据点的最优拟合曲线）
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+* 目标变量
+    * 目标变量是机器学习预测算法的测试结果。
+        * 在分类算法中目标变量的类型通常是标称型的，而在回归算法中通常是连续型的。
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 * 监督学习
+    * 必须知道预测什么，即必须知道目标变量的分类信息。分类和回归属于监督学习。
     * 样本集：训练数据 + 测试数据
+        * 训练样本 = 特征 + 目标变量
+        * 训练样本的集合称为训练样本集，训练样本集必须确定知道目标变量的值，以便机器学习算法可以发现特征和目标变量之间的关系。
     * 特征(feature-是否有缺失情况) + 目标变量(分类-离散值<A/B/C、 是/否>/回归-连续值<0~100、 -999～999>)
+        * 特征或者属性通常是训练样本集的列，它们是独立测量得到的结果，多个特征联系在一起共同组成一个训练样本。
     * `知识表示`：机器已经学会如何识别鸟类的过程
         * 1.可以采用规则集的形式
         * 2.可以采用概率分布的形式
         * 3.可以使训练样本集中的一个实例
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 * 非监督学习
+    * 数据没有类别信息，也不会给定目标值
+    * 聚类：在无监督学习中，将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程称为聚类；
+    * 密度估计：将寻找描述数据统计值的过程称之为密度估计。
+    * 此外，无监督学习还可以减少数据特征的维度，以便我们可以使用二维或三维图形更加直观地展示数据信息。
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+* 选择算法需要考虑的两个问题
+    * 使用机器学习算法的目的。
+        * 想要完成何种任务，比如是预测明天下雨的概率还是对投票者按照兴趣分组；如果想要预测目标变量的值，则可以选择监督学习算法，否则可以选择无监督学习算法。
+    * 需要分析或收集的数据是什么
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 * 开发的步骤
     * 1.收集数据
     * 2.准备输入数据
+        * 注意数据的格式
     * 3.分析输入数据
+        * 为了确保数据集中没有垃圾数据；如果是算法可以处理的数据格式或可信任的数据源，则可以跳过该步骤；另外该步骤需要人工干预，会降低自动化系统的价值。
     * 4.训练算法
+        * 如果使用无监督学习算法，由于不存在目标变量值，则可以跳过该步骤
     * 5.测试算法
     * 6.使用算法
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 * Python相关的库
     * 科学函数库：SciPy、`NumPy`(底层语言：C和Fortran)
     * 绘图工具库：`Matplotlib`