总结
1， 监督学习
- 线性回归，逻辑回归，神经网络，支持向量机
2，无监督学习
- K均值法，主成分分析，异常检测
3，特殊应用
- 推荐系统，大型机器学习
4，机器学习系统设计方法
- 偏差/方差，正则化;
- 决策下一步: 机器学习算法性能评估, 学习曲线，错误分析, 上限分析
