机器学习——（一）

机器学习不能解决所有问题，例如①并行化计算②大数据存储③造一个机器人

机器学习分类：1.有监督2.无监督3.强化学习

机器学习分类的根本：目标函数=损失函数。

1. min（预测值-真实值）^2；

2. 预测值=θ1x1 + θ2x2 + θ3x3  ，注：x1,x2,x3是特征，θ1,θ2,θ3是参数

EM可以学习正太分布的参数。取得局部最小值，不是全局。

，意义：可以求一个函数的近似值

，也可以使用“两边逼近”定理来计算一个数是多少

概率公式