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。

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