• 什么是机器学习？• 传统编程与机器学习的区别 • 机器学习与人工智能的关系 • 机器学习的应用 • 机器为什么要学习？为什么不首先设计出按预期执行的机器？• 机器学习的类型（监督、无监督、半监督和强化学习） • 具有一个变量的线性回归 • 假设表示、假设空间 • 学习需要偏差 • 训练示例的概念 • 损失函数的概念，• 训练方法：机器学习算法可能用来训练模型的迭代试错过程，迭代训练方法的缺点，均方误差 (MSE)，梯度下降算法。学习率对减少损失的影响，特征缩放的重要性（最小-最大规范化）。