机器学习基石笔记：01 The Learning Problem

什么时候适合用机器学习算法？

1. 存在某种规则／模式，能够使性能提升，比如准确率；
2. 这种规则难以程序化定义，人难以给出准确定义；
3. 存在能够反映这种规则的资料。

所以，机器学习就是设计算法，从包含许多假设的假设集合里，根据所给的数据集，选出和实际规则最为相似的假设。
和相似度的衡量是基于所有数据，不仅仅是。

图1 ML流程概述

，确定后，形式也给出，的变化构成不同的属于的。