决策树（DT）在人工智能中所处的位置：人工智能＞机器学习＞监督学习＞决策树。决策树主要用来解决分类和回归问题，但是决策树（DT）会产生过拟合现象，导致泛化能力变弱。过拟合是建立决策树模型时面临的重要挑...

本章我们简要介绍下机器学习（Machine Learning）的基本概念。主要介绍机器学习算法的应用，监督学习和无监督学习（supervised-unsupervised learning）的应用场景，训练和测试数据的用法，学习效果评估方式。最后，对scikit-learn进行一些简单的介绍。

通过这篇漫画，希望没有从过IT行业，或者不了解机器学习的朋友们能够对机器学习有一些初步的认知。

本文从深度学习基础、卷积网络和循环网络三个方面介绍该笔记。

很多人都曾亲身经历过“卷积神经网络就是这么工作的”和“我们的convnet实现了最先进的结果”之间的巨大差距。