林轩田|机器学习基石笔记(一)

一. 机器学习什么时候用 事物本身存在某种潜在规律 某些问题难以使用普通编程解决 有大量的数据样本可供使用 二. 机器学习的基本流程 x 表示输入 y 表示输出 f: x->y 表示目标函数。要得到，但是不知道的理想函数 D:{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),…} 表示训练集or资料 H 表示假说，一个机器学习模型可有多个假设 g: x->y 从H中得到一个最好的假设，它对应的函数

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