吴恩达课程系列
1-2 什么是机器学习
首先需要明确，机器学习没有明确统一的定义。
首先我很久以前就知道Tom Mitchell (1997年)：在《机器学习》一书中，Mitchell提出了一个较为标准的定义，“机器学习是研究如何让计算机从数据中学习，改进其性能的科学和技术”。这个定义强调了“数据”作为学习的基础，并明确提出了“性能”作为改进的目标。PTE(Performance, Task, Experience)
除此之外，还有Arthur Samuel (1959年)：他是早期提出机器学习概念的学者之一，他将机器学习定义为：“机器学习是让计算机能够从经验中自动改进性能的过程”。这个定义突出了“自动改进”和“经验”的关键要素。
Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitely programmed.——Arthur Samuel(1959)
一道习题：
答案：A
注意A是T（task），B是（Experience），C是P（Performance）
ML算法分类：
- 监督学习（Supervised Learning）
- 无监督学习（Unsupervised Learning）
其他：强化学习（Reinforcement Learning），推荐系统（Recommender System）
我的思考：
开发一个开源的漏洞修复平台，该平台能够通过强化学习从系统的历史漏洞修复数据中学习，自动生成补丁或修复策略，及时修复发现的漏洞。
