這節課講到python 和 機器學習了。
機器學習一般和人工智慧聯絡在一起，想想都難學。
這節課80分鐘。只了解了機器學習這個概念。
機器學習主要用來：
搜尋引擎
影象處理
聲音識別
自然語言處理。
以下內容摘抄自 遙感原理應用與方法 ,可以幫助理解機器學習：
遙感影象的計算機分類，就是利用各種影象特徵按一定的演算法和規則，將遙感影象上的每個像元或區域進行屬性識別和劃分的過程。
目前，遙感影象的自動分類主要採用統計、決策樹、模糊理論及神經網路等方法。
統計方法自然簡單也容易實現(python的第三方庫)，統計分類方法又分為監督分類和非監督分類。
如果已知樣本區類別的資訊，對非樣本區資料進行分類的方法稱為監督分類。監督分類首先要根據訓練樣區來得到判別準則，比如某一類的中心的位置。
定義時提到的演算法和規則，即判別函式和判別規則。常用的演算法和規則是最小距離法。
根據rgb原理，每個像元都由三個位元組表示顏色（三個0~255之間的數），每個像元對應著三維空間中的點。然後可以計算畫素到哪個類距離最小了。
然後，非監督聚類。沒有訓練樣區來得到聚類的中心。只是「盲目聚類」，典型的非監督聚類方法有k-均值聚類法。
k-均值聚類法的思想是通過迭代，依次移動各類的中心，直到得到滿意的結果。大致流程如下:
任意選擇m個中心（分成m類）；
將所有像元按照最小距離法分到這m個類中；
根據各類中像元值計算新的m個中心；
再根據這m個中心將所有像元分類到這m個類中；
再計算新的m個中心；
… 直到兩次聚類中心幾乎沒有變化，認為分類結束。
統計學都需要學好就才能順利學習機器學習。
只靠統計學遠遠不能滿足機器學習的需要，還有決策樹、模糊理論、神經網路這些。
術業有專攻，先大概了解一下。
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