机器学习中概念的理解

机器学习中大概有如下步骤：

<1>获取训练数据

<2>选择模型，即决定使用的算法

<3>模型调参（可以使用Grid Search等）

<4>训练模型，训练即是一个调查的过程，模型训练出来的即是调查出来的结果

<5>使用模型去做预测

模型可以简单理解为一个函数，确定模型是说自己认为这些数据中的features符合那个function，训练model就是用已有的data，通过一些方法确定function的参数，参数确定后function即为training result

使用新的data代入model求值（针对regression problem）就是个预测的过程

训练--归纳

预测--演绎