> 通過本課可以對機器學習有一個宏觀了解。
> 本課學習時長評估：20分鐘。
## 機器學習定義
* 是人工智能(AI)的一部分，研究如何讓計算機從數據學習某種規律。
## 機器學習 VS 人工智能 VS 深度學習
* [ ] 跳過"機器學習"，直接"學習深度"學習是不現實的：
* "深度學習"用到很多機器學習的技巧、術語、原理，沒有辦法做一個空中樓閣，需要一個漸進的過程
* 很多事情，也不一定非要"深度學習"來解決，有些用非深度學習可能解決的更好，用深度學習成本會更高。2013年Face的點擊率預測論文，用的是決策樹+邏輯回歸。*
* [ ] 屬于AI，不屬于ML的例子：
* 如果這個規則是根據經驗人工建立的，則只屬于AI，不屬于ML
* 如果是用決策樹算法建立的，則屬于ML
## 機器學習 VS 數據挖掘 VS 大數據
## 理解機器學習
* 通過計算機程序，根據數據，去優化某一個評價指標
* 自動的從數據發現規律，使用這些規律做出預測
* 根據過去預測未來
## 什么是機器學習
