机器学习定义：
机器从数据中总结经验，找出某种规律或者模型来解决实际问题
data——>ML——>skill
试用场合：
1、事物具有潜在的某种规律
2、普通编程无法解决
3、大量数据样本可供使用
组成元件
输入x
输出 y
目标函数f： 最接近实际样本分布的规律
训练样本data
假设h
机器学习流程：
image.png
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试用场合：
1、事物具有潜在的某种规律
2、普通编程无法解决
3、大量数据样本可供使用
组成元件
输入x
输出 y
目标函数f： 最接近实际样本分布的规律
训练样本data
假设h
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《机器学习基石》课程非常棒，作为总结，本文重点是梳理课程中的知识脉络，同时尽可能说白话，让没有机器学习背景的朋友也...
前前后后也磨蹭了有一个月左右吧，机器学习基石终于是看完了。其实还有很多东西并不很懂，尤其是好多数学问题，不会的依然...
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Coursera课程 豆瓣机器学习基石学习笔记 Learning from Data
《机器学习&&深度学习》 视频课程资源百度云下载。 林轩田：机器学习基石 链接：http://pan.baidu....
本文标题：机器学习基石总结（一）
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/yvzgbqtx.html
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