机器学习的定义：Arthur Samuel在1959年提出了一个想法，打算让他的程序比自己更会下棋。但是他并没有给出具体的教程。1998年的时候，Tom Mitchell给出了关于机器学习的定义，他提出，一个合理的学习问题应该这样定义：对于一个计算机程序来说，给它一个任务T和一个性能测量方法P,如果在经验E的影响下，P对T的测量结果得到了改进，那么就说改程序从E中学习。因此在下棋的例子中，经验E对应着程序不断和自己下棋的经历，任务T是下棋，性能测量方法P可以是它和人类棋手对弈的胜率。

监督学习（supervised learning）:监督学习包括连续问题还有分类问题，连续问题，比如房屋价格和房屋大小之间的关系。我们可以通过回归关系确定，对于特定大小的房屋，其价格为多少。分类问题，比如肿瘤大小和肿瘤性质（良性还是恶性）之间的关系。监督学习的结果是已知的,已经有所谓的标准答案了。

无监督学习（unsupervised learning）:与监督学习相对，无监督学习是指，你知道有一组数据，但是你不知道这组数据各自对应的标准答案是什么。你需要在数据中找到一些有趣的结构。因此无监督学习不需要你给出任何标准答案。聚类学习就是一个常见的无监督学习。

机器学习算法可以用一行代码表示：

[W,s,v]=svd((repmat(sum(x.*x,1),size(x,1),1).*x).*x\');%ICA algorithm

强化学习算法：这个算法的背后指的是回报函数。以一条狗为例，当你在训练狗时，如果他做了正确的事情，你就对它说，“乖狗狗”，同时给予奖励，如果他做了错误的事情，你就对他说“坏狗狗”。渐渐的，你的狗狗就学会了做正确的事情。所以强化学习算法的关键是：找到一个恰当的定义，说明什么是好的行为，什么是坏的行为。

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