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202 機器學(xué)習(xí)：緒論

人是如何學(xué)習(xí)機器如何學(xué) Performance機器學(xué)習(xí)的公式表 Performance輸入：x∈??一系列特征，（例 輸出：y∈ 指標(biāo)，（是否發(fā)生違約數(shù)據(jù)生成過程，即存在目標(biāo)函數(shù)??:??→ （現(xiàn)實世界如何運作數(shù)據(jù)，即存在一些已觀測值，??={??-,??- ??0,??0,…,(??3,??3)}(已發(fā)生的事實假設(shè)，那些能夠模擬數(shù)據(jù)生成過程的算法??:??→ (學(xué)到的，執(zhí)行 算法{(??3,??3)}from??→ML→??:??→??:??→

??≈??={????,????,…,(????,機器學(xué)習(xí)與其他概念對vs vs類似的“實踐經(jīng)驗”，靠譜的人工智能都有了更落地的名字vs vs 輸出結(jié)果的類標(biāo)的的類 按照訓(xùn)練過喂所有數(shù)據(jù)：Batch讓算法自己吃自助：Active按照數(shù)據(jù)類抽象 一道 熟題：2結(jié)果就一定好

Hoeffding不等式 ??? > ≤Pon回Pon??:??→

????≈??={????,????,…,(????, 回到機器學(xué)如果我們無法數(shù)據(jù)抽樣的影壞數(shù)據(jù)上訓(xùn)練方法能夠保 做的足夠小，如果又能保證??OPQ我們?yōu)槭裁慈绱岁P(guān)心這件事PPon??:??→????≈??={????,????,…,(????,

??OPQ(??)≈與??RST 關(guān)于M：假設(shè)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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