machine learning之介紹篇

通俗的來講，machine learning就是一個尋找最佳函數的過程，以圖像識別爲例，整體框架如下：1）根據給定的場景，選擇合適的model，在模型確定後其實有無數個可選擇的函數（function set）；2）建立評價函數（loss function），這裏會用到training data來看該函數的好壞；3）找出最佳函數（一般是使得loss function最小的那個函數f*）；4）對未知的

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