欢迎来到machine learning（机器学习）课程。 或许你对这门课程名字感到陌生，但对眼下火热的人工智能(AI）一定听过。 AI和Machine learning是密不可分的。 非要说的话，AI主指目标，机器学习更偏算法。 Machine: 机制或者模式。 事实上在业界里， 人工智能，机器学习， 模式识别和计算机视觉是一家。 任何一家杂志或者会议，这四类学科的文章从来都是一起接收的。 机器学习是一门交叉学科， 涉及统计学， 微积分，线性代数，优化理论，图像处理， 控制科学信息论和计算机科学。 如果非要归于一门学科， 那么机器学习应该属于统计学。 在本门课程中， 我们重点学习线性代数， Python编程， MATLAB编程，机器学习中经典算法： 深度学习， 线性回归，KMeans算法， 协同过滤， PageRank， SVM。 课程的学习是以项目为单元。 比如第一讲线性回归， 老师会将所需要的各门学科的知识放在一起讲。 机器学习易学不易精。 人工智能和机器学习作为新的学科有别于传统学科。因为其本身其实不是真正的学科。 它里面所有的知识全来自于其它领域。 作为该领域的一名老兵， 我会告诉你哪些需要了解， 哪些需要勤练。 希望这门课程能对你们的未来有所帮助。