斯坦福大學的Machine Learning課程（講師是Andrew Ng）公開課是學習機器學習的“聖經”，以下內容是聽課筆記。
一、何謂機器學習
Machine Learning is field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.
也就是說機器學習不需要制定具體的模型，而是讓計算機根據龐大的數據量自己訓練模型，與之相對的，例如CFD軟件，是建立在物理模型之上的，例如輸運方程等。
二、監督學習（Supervised learning）
數據集中的每個樣本有相應的“正確答案”，根據這些樣本做出預測，分有兩類：回歸問題和分類問題
（1）回歸問題
例如預測房價，根據樣本集擬合出一條連續曲線
（2）分類問題
例如：根據腫瘤特征判斷良性還是惡性，得到的是結果是“良性”或者“惡性”，是離散的
二、非監督學習（Unsupervised learning）
非監督學習的數據集跟監督學習不同，沒有任何標簽，即沒有相應的“正確答案”。從數據集中可以通過非監督學習得到數據的某種結構，可能是把數據分成兩個不同的聚集簇，稱為聚類算法。
例如：
