嘿派大叔

明天补

任何数据的匹配都会有误差和方差。

从之前的学习中，可以知道，回归 Regression 和 分类 Classification 是非常重要的两个概念那么回归是什么呢？Regression 就是找到一个函数 function ，通过输入特征 xx，输出一个数值 Scalar。它的结果是一个数值；同时某种程度上它也是一种预测；模型步骤step1：模型假设，选择模型框架（线性模型）可以类比为感知机吧，这里？y=b+w⋅xcpy = b + w·x_{cp}y=b+w⋅xcp​ ；ω\omegaω为权重，b可以看作为结果值，y=0

机器学习为什么会被提出？让物体而有人的识别、处理模式可看做一种人工智慧（智能）。在阶段中：人工智慧是要达成的目标；机器学习是达成目标的手段，借以这种系统“机器”通过不断地实践来的的学习实现智能化；而深度学习（非线性模型）这个热词是实现机器学习的一种。它跟“先天”不同，否则不能成为人工智能的肥料，“先天”是与生俱来，也就意味着这需要设计师，开发者记录许多的案例来实现所谓的“智能”：伪智能。机器学习的三个步骤：确认（选择）某个可实现的近似无穷个函数的集合：模型利用模型的结果去判断模型的“好坏”.