2.0　引言

機器學習（Machine Learning）是在人工智能發展和研究過程中得到最廣泛重視和應用的方向，經過數十年的變遷，機器學習已經發展成龐大的應用學科，大部分高科技獨角獸公司[1]都在使用機器學習技術。已有許多書籍、文章、報道對機器學習的技術及方法進行了詳盡的解釋和說明，本章將通過一些具體的實例來對機器學習的方法做一介紹。

從總體上來看，可以將機器學習分為兩類：

（1）有監督學習（Supervised Learning）：主要用來執行分類任務（Classification）和回歸任務（Regression）。

（2）無監督學習（Unsupervised Learning）：主要用來執行聚類任務（Clustering）和密度估計任務（Density Estimation）。