“傻瓜”式啃西瓜书机器学习入门系列，简单易懂！第一章绪论+1.1数学公式

前言

西瓜书作为机器学习的入门书籍，许多人慕名而来，但是稍微阅读一下，发现其也没有想象中那么入门。本人作为一名“傻瓜”，会在此记录自己傻瓜式的啃书过程和学习过程，希望能够对基础不好的朋友有一定的帮助。
希望在学习西瓜书的时候，你可以在之前学习过高数，概率论，线代（遗忘没有关系，时常翻阅使自己很快想起来），并且有西瓜书的pdf或者纸质书。
同时，本书存在一些各个方面的知识，第一遍的学习抓住重点，不理解的做个标记即可，有些知识可能是你用不到的。
同时，本人能力有限，理解难免出错，希望各位大佬指点和交流。

第一章绪论

1.1引言

                                         y=f(x)

以上是一个普通的函数，但是也就是1.1引言关于机器学习过程最直观的表现。**我们已知x和y，通过学习算法求出一个f。**以上是最简单的理解。
x称为经验或者数据；y在西瓜问题中是分为好瓜/坏瓜，f术语代表一个模型（model.）。
关于第一页最后一句话：我们只需要了解关于本书的模型：泛指从数据中学到的结果
其余的模式和模型的含义不用考虑，在本书也见不到

机器学习形式化的定义（读懂即可）：用P来衡量机器在某任务类T上的性能指标，若机器通过利用经验E在任务T上的性能P得到改善，我们认为机器对E进行了学习

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