機器學習基石---Why Can Machines Learn(Part1)

  臺大《機器學習基石》課程Week4-7講的主要是機器學習算法爲什麼可行。看的稀裏糊塗的，結合相關資料，做個總結，梳理下思路~   ML的框架如下: 1 符號表示 f:X→Y : X 表示輸入空間，可以理解爲樣本特徵； Y 表示輸出空間，在二分類模型中可以理解爲目標變量； f 爲未知真理Or規律。即在李航《統計學習方法》中所說的」統計學習關於數據的基本假設是同類數據具有一定的統計規律性」。現在唯

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