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文檔簡介
202 機器學習：緒論
人是如何學習機器如何學 Performance機器學習的公式表 Performance輸入：x∈??一系列特征，（例 輸出：y∈ 指標，（是否發(fā)生違約數據生成過程，即存在目標函數??:??→ （現(xiàn)實世界如何運作數據，即存在一些已觀測值，??={??-,??- ??0,??0,…,(??3,??3)}(已發(fā)生的事實假設，那些能夠模擬數據生成過程的算法??:??→ (學到的，執(zhí)行 算法{(??3,??3)}from??→ML→??:??→??:??→
??≈??={????,????,…,(????,機器學習與其他概念對vs vs類似的“實踐經驗”，靠譜的人工智能都有了更落地的名字vs vs 輸出結果的類標的的類 按照訓練過喂所有數據：Batch讓算法自己吃自助：Active按照數據類抽象 一道 熟題：2結果就一定好
Hoeffding不等式 ??? > ≤Pon回Pon??:??→
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??OPQ(??)≈與??RST 關于M：假設集的大M實際上包含兩部分信息：納入分析的變量與 再議M，從何而真實情況下，M如 M的增長：Breaking M的增長：Breakingpoint之 如果k=2N=3 M的增長：一個更合適的表達123456123344 56 M的增長：一個更合適的表達1234561122222288411 M的增長：B(N,k)的推 M的增長：B(N,k)的推 M的增長：VC定 ??WX???????????????????.??.??b =2 VC??WX???????????????????.??.??b =2 VC線性可 VC VC VC為什么今天講這
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