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3.1 基本形式线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+bf(x) =w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+...+w_{d}x_{d}+bf(x)=w1​x1​+w2​x2​+...+wd​xd​+b向量形式为f(x)=wTx+bf(x)=w^{T}x+bf(x)=wTx+b其中w=(w1;w2;...;wd).w=(w_{1};w_{2};...;w_{d}).w=(w1​;w2​;...;wd​). www和bbb学

机器学习第一章 绪论1.1引言1.2基本术语1.3 假设空间1.4 归纳偏好1.5 发展历程第一章 绪论1.1引言机器学习研究的内容，是关于在计算机上从数据产生“模型”的算法，即”学习算法“，有了学习算法，我们把经验数据提供给它，他就能基于这些数据产生模型；面对新的情况时，模型会给我们提供相应的判断。机器学习是研究关于“学习算法”的学问。1.2基本术语数据集：记录的集合示例或样本：关于一个事件或对象的描述属性或特征：反映事物或对象在某方面的表现或性质的事项属性值：属性上的取值属性空间、