机器学习基石:01 The Learning Problem

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什么时候适合用机器学习算法?
1.存在某种规则/模式,能够使性能提升,比如准确率;
2.这种规则难以程序化定义,人难以给出准确定义;
3.存在能够反映这种规则的资料。
所以,机器学习就是设计算法A,从包含许多假设的假设集合H里,根据所给的数据集D,选出和实际规则f最为相似的假设g。
注:g和f相似度的衡量是基于所有数据,不仅仅是D。
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Learning Model = A + H,
A确定后,H形式也给出,
W的变化构成不同的属于H的h。

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