ML基石_1_LearningProblem

课程逻辑

学习与机器学习

机器学习的适用

机器学习概图

课程逻辑

本系列文章属于台湾大学《机器学习基石》的笔记。

该课程主要包括以下四个部分

1. When can machine learn

2. Why can machine learn

3. How can machine learn

4. How can machine learn better

学习与机器学习

学习的过程为：

obs -> learning -> skill

机器学习的过程为：

data -> ml -> improved performance measure

机器学习的适用

机器学习，适用于以下情况：

1. 存在潜在的某种模式

2. 不容易通过人工的规则定义模式

3. 存在关于模式的数据

机器学习概图

简单来说，机器学习就是：

A takes D&H to get g which is approach to f.