原文地址:https://www.jianshu.com/p/bd7cb6c78e5e
什么时候适合用机器学习算法?
- 存在某种规则/模式,能够使性能提升,比如准确率;
- 这种规则难以程序化定义,人难以给出准确定义;
- 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)。
(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)。