1 关于 神经网络 的学习机理，简单来说是 分解与整合。 from https://blog.csdn.net/ritterliu/article/details/54821300

2 按照训练的数据有无标签，可以将上面算法分为监督学习算法和无监督学习算法

3 主要算法有 

（1）回归算法：线性回归和逻辑回归

（2）神经网络

（3）SVM（支持向量机）

（4）聚类算法

（5）降维算法

（6）推荐算法

4 监督学习算法：线性回归，逻辑回归，神经网络，SVM

 无监督学习算法：聚类算法，降维算法

 特殊算法：推荐算法

5 深度学习

具有多个隐藏层的神经网络被称为深度神经网络，基于深度神经网络的学习研究称之为深度学习。

6 喜欢的一段话 also from https://blog.csdn.net/ritterliu/article/details/54821300

例如计算能力我们有分布式计算，反应能力我们有事件驱动架构，检索能力我们有搜索引擎，知识存储能力我们有数据仓库，逻辑推理能力我们有专家系统，但是，唯有对应智慧中最显著特征的归纳与感悟能力，只有机器学习与之对应。这也是机器学习能力最能表征智慧的根本原因。

7 机器算法学习website

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/common-machine-learning-algorithms/

https://www.dataquest.io/blog/top-10-machine-learning-algorithms-for-beginners/

8 todo 

(1) create a project about ML use python

(2) create a project about ML use python and tensorflow

(3) try in google cloud 

加油加油