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绪论

绪论

陈成
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机器学习致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能,从而在计算机上从数据中产生“模型”,用于对新的情况给出判断。机器学习的目标是使得学到的模型能很好的适用于“新样本”, 而不仅仅是训练集合,我们称模型适用于新样本的能力为泛化(generalization)能力。 通常假设样本空间中的样本服从一个未知分布 ,样本从这个分布中独立获得,即“独立同分布”(i.i.d)。一般而言训练样本越多越有可能通过学习获得强泛化能力的模型
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