貝葉斯理論與函數擬合，最大似然與損失函數

最初的疑惑 在李航老師的統計機器學習當中，提到了機器學習的目標或者說求解的方向，這個目標分爲兩種形式： 機器學習是要去學習一個目標函數 f f f或者說一個假設 h h h，這個函數 f f f或者假設 h h h可以正確分類數據或者正確擬合數據 機器學習是要去學習一個概率分佈 P ( h ∣ D ) P(h|D) P(h∣D)，這個概率表達式的含義是在給定數據集 D D D上，假設 h h h是

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