1.python基础的准备
本课程拟采用Python做为机器算法应用的实现语言，所以请确保:
1）安装好Python开发环境， PyCharm 或 Anaconda等都可以，按个人习惯喜好。
2）基本库的安装，如numpy、pandas、scipy、matplotlib
3）具备一定的Python编程技能，如果不熟悉，可选择一个教程进行学习，Python简单好上手，资源也很丰富。
菜鸟教程 Python 3 教程 http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html
廖雪峰的官方网站 Python3 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400
2.本周视频学习内容：https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411H7uC?p=1
1）P4 Python基础
2）P1 机器学习概论
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及较多的数学知识，我们不做太多理论上的要求，如果有听不懂的地方，不要放弃，看一遍就有个印象。通过观看视频，大家对课程有个总体的认识。
建议大家边看边做笔记，记录要点及所在时间点，以便有必要的时候回看。学习笔记也是作业的一部分。
3.作业要求：
1）贴上Python环境及pip list截图，了解一下大家的准备情况。暂不具备开发条件的请说明原因及打算。
2）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。
（1）P1 机器学习概论
3）什么是机器学习，有哪些分类？结合案例，写出你的理解。
什么是机器学习：
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
机器学习可以分成下面几种类别：
监督学习从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。
监督学习和非监督学习的差别就是训练集目标是否人标注。他们都有训练集 且都有输入和输出
无监督学习与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的无监督学习算法有生成对抗网络、聚类。
半监督学习介于监督学习与无监督学习之间。
增强学习机器为了达成目标，随着环境的变动，而逐步调整其行为，并评估每一个行动之后所到的回馈是正向的或负向的。
