机器学习基石：01 The Learning Problem

什么时候适合用机器学习算法？

1.存在某种规则／模式，能够使性能提升，比如准确率；

2.这种规则难以程序化定义，人难以给出准确定义；

3.存在能够反映这种规则的资料。

所以，机器学习就是设计算法A，从包含许多假设的假设集合H里，根据所给的数据集D，选出和实际规则f最为相似的假设g。

注：g和f相似度的衡量是基于所有数据，不仅仅是D。

Learning Model = A + H，

A确定后，H形式也给出，

W的变化构成不同的属于H的h。