python机器学习及实践
什么是机器学习
如果一个程序在使用既有的经验（E）执行某类任务（T）的过程中被认定为是“具有学习能力的”，那么它一定需要展现出，利用现有经验（E）不断完善其任务（T）的性能（P）的特质。
机器学习三要素
任务、经验、性能
机器学习类别
监督学习
对未知事物的表现和预测，其主要包括分类问题（classification）和回归问题（regression）
分类问题的缺陷：就是对所有需要预测的类别都是已知的，如果是新的物种我们便无法根据现有经验进行判断
无监督学习
无监督学习倾向于事物本身的特性分析，数据降维（Dimensionality Reduction）和聚类问题（clustering）
为什么使用python作为机器学习的语言
方便调试的解释型语言
跨平台作业执行
广泛的编程应用接口
丰富完备的工具包
如 pandas、numpy、scripy、matplotlib、scrikit-learn