1、機器學習可以做什麼？
搜尋引擎、垃圾郵件過濾、人臉識别等等，不僅用于人工智能領域，生物、醫療、機械等很多領域都有應用。
2、機器學習的定義
a computer program is said to learn from experience e with respect to some task t and some performance measure p,if its performance on t,as measured by p,improves with experience e.—-tom mitchell
3、監督學習（supervised learning）
舉個例子：房價預測中，我們可以根據不同的模型預測房價。監督學習又叫回歸問題，應該說回歸屬于監督的一種，意指要預測一個連續值的輸出，比如房價預測、惡性良性腫瘤預測。
4、無監督學習（unsupervised learning）
在監督學習的資料集中，比如惡性良性腫瘤預測，我們可以知道資料集的惡性良性腫瘤是良性的或者是惡性的，然而在無監督學習的資料集中是沒有這種标簽的，無監督學習可以把資料集自動分成兩種不同的資料簇，是以叫做簇類算法。無監督學習應用很廣，比如搜尋引擎把同一類的資訊歸納到一個組、計算機叢集、市場細分、社交網絡分析、天文資料分析。
5、雞尾酒宴會問題
宴會上很多人，都在聊天，聲音此起彼伏，是以存在這樣一種可能：同一時間兩個人同時在說話，我們放兩個麥克風在房間裡。
麥克風1距離人物1近一點，麥克風2距離人物2近一點，但是麥克風都可以搜到兩個人聲音的重疊，這是在計算機語音識别領域的一個問題，目前語音識别技術已經可以以較高精度識别一個人所講的話，但是當說話的人數為兩人或者多人時，語音識别率就會極大的降低，這一難題被稱為雞尾酒會問題。
6、學習準備
安裝并熟悉octave程式設計環境。