机器学习--周志华（第1章）

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第1章 绪论

符号学习--->统计机器学习

机器学习中代数一般是作为基础工具来使用

总结：出头露面的是概率和统计，埋头苦干的是代数和逻辑。

机器学习是关于在计算机上从数据中产生“模型”的算法，即学习算法。

学得模型对应了关于数据的某种潜在的规律，因此亦称“假设”。这种潜在规律的自身，则称为“真相”或“真实”。

噪声：噪声的概念 https://blog.csdn.net/u013007900/article/details/75538234

奥卡姆剃刀：https://www.jianshu.com/p/8e5a06c819f6

深度学习热的原因：数据大了，计算能力强了。

课后习题：参见https://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52064910