機器學習基石系列二

分類 根據輸出空間的不同分類，二分類，多分類，迴歸，結構學習等 輸出空間說明了學習目的 監督與無監督 輸入數據帶標籤（y）即爲：有監督 輸出輸出無標籤（y）即爲：無監督 分類聚類問題,異常檢測等都是無監督 半監督： 標記少量數據避免標記全量數據的麻煩 輸出類型分類 學習方式分類 概率逼近 隨着樣本增大，樣本概率逼近全量數據概率（哈夫曼不等式：概率偏差有上屆） 抽樣誤差 一個硬幣獲得正面概率爲0.5

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