机器学习（2）——周志华
前言
今天很累，坚持学完今天的内容，加油
测试数据和训练数据是要分开的（这是机器学习的基本常识）
模型揭示了关于某种结果的规律，但是这个规律不一定完全正确
学习器是在给定数据和假设后所得到的一个结果（这个说法比较粗糙）
假定所有数据都来自一个潜在的分布
独立同分布：所有样本都是独立的从同一个分布采样的
若不满足独立同分布的假设，则用概率论的知识去研究机器学习的内容的正确性就会有问题。如何突破独立同分布的假设，是机器学习研究的最前沿的内容。
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