機器學習（一）：簡介

一、機器學習定義 二、基本概念 1.模型 2.數據集 3.訓練集與測試集 4.過擬合與欠擬合 5.監督學習中的損失函數 6.監督學習中的風險函數 7.泛化誤差與泛化能力 8.聚類任務 9.關聯分析 三、機器學習分類 1.監督學習和無監督學習 2.半監督學習 3.強化學習 四、常見的機器學習方法 五、機器學習誤區 一、機器學習定義     假設用P來評估計算機程序在某任務類T上的性能，若一個程序通過

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