引言
这一个多月的js的学习经历，让我不自觉的觉得js是一个很优秀的语言，这个并不是语言层面上来说的，而是从他的运行环境而言。对于新的浏览器，我们可以在后台加入一个线程，让js在不影响到客户体验的同时完成一些其他的事情。而在服务器端又有mongodb这样的数据库用于静态存储。那么为何我们不将一个计算密集型的应用分成小的任务，分配给互联网上那些愿意分享运算能力的电脑来一起工作呢？
所以在学完js具体语法之时，再次回到我的主业上来。回忆一下机器学习方面的内容。
机器学习是什么
在进行特定编程的情况下，给予计算机学习能力的领域。
一个好的学习问题定义如下，一个程序被认为能从经验 E 中学习，解决任务 T，达到性能度量值
P，当且仅当，有了经验 E 后，经过 P 评判，程序在处理 T 时的性能有所提升。我认为经验
e 就是程序上万次的自我练习的经验而任务 t 就是下棋。性能度量值 p 呢，就是它在与一
些新的对手比赛时，赢得比赛的概率。
监督学习
回归图解
分类
多维分类
无监督学习
无监督学习与监督学习最大的区别就是数据没有标签，使用聚类的方法来将相似的元素聚集在一个分类上。