ML基石_1_LearningProblem
- 课程逻辑
- 学习与机器学习
- 机器学习的适用
- 机器学习概图
课程逻辑
本系列文章属于台湾大学《机器学习基石》的笔记。
该课程主要包括以下四个部分
1. When can machine learn
2. Why can machine learn
3. How can machine learn
4. How can machine learn better
学习与机器学习
学习的过程为：
obs -> learning -> skill
机器学习的过程为：
data -> ml -> improved performance measure
机器学习的适用
机器学习，适用于以下情况：
1. 存在潜在的某种模式
2. 不容易通过人工的规则定义模式
3. 存在关于模式的数据
机器学习概图
简单来说，机器学习就是：
A takes D&H to get g which is approach to f.
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