机器学习基石笔记：01 The Learning Problem

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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(A)，从包含许多假设的假设集合(H)里，根据所给的数据集(D)，选出和实际规则(f)最为相似的假设(g)。
(g)和(f)相似度的衡量是基于所有数据，不仅仅是(D)。

(Learning Model = A + H)，(A)确定后，(H)形式也给出，(W)的变化构成不同的属于(H)的(h)。