• 核心概念：机器学习让机器从数据中学习，自动构建模型以预测新数据。与人类思考类比，传统思维处理复杂情况困难，机器学习算法可解决此类问题，如蘑菇分类示例。
• 主要任务分类监督学习：训练集含特征和标签，机器找两者联系预测未知标签数据，可解决分类（如蘑菇是否有毒）和回归（如公司利润预测）问题。
• 非监督学习：训练集无标签，基于数据内在联系和相似性分类，方法有概率密度函数估计和样本间相似度间接聚类。