定义：给算法一个数据集，里面包含正确的答案，算法是的目的是给出更多的正确答案，用多种特征或属性来预测
算法（回归问题）：
回归是指预测一个具体的数值输出
算法（分类问题）：
分类问题用于预测离散值的输出
无监督学习（以下两个例子):
定义：没有标签或具有相同标签或都没有标签，没有把数据集的正确答案给算法，要它找出数据的类型结构
聚类算法：
聚类算法会判断出两个簇（同类型），如图没有标签，以下是其应用:
谷歌通过此种算法的分块新闻
对DNA上的基因进行分类
鸡尾酒会算法（将混乱的声音分隔开）：
每个人离麦克风的远近不同声音大小也会不同，利用此分开混乱的声音 ，因为本人目前主攻Python其在Octave上的算法公式不予展示，每段时Python实现的所学算法公式进行整理
