机器学习（一）：简介

一、机器学习定义 二、基本概念 1.模型 2.数据集 3.训练集与测试集 4.过拟合与欠拟合 5.监督学习中的损失函数 6.监督学习中的风险函数 7.泛化误差与泛化能力 8.聚类任务 9.关联分析 三、机器学习分类 1.监督学习和无监督学习 2.半监督学习 3.强化学习 四、常见的机器学习方法 五、机器学习误区 一、机器学习定义     假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过

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