一分钟解释机器学习

机器学习

解决的问题：如何从数据中获取“知识”

实现的步骤：

1. 把问题转化为这个目标：从数据中发现函数f(x)

2. 选择假设空间；选择目标函数，评价方法；寻找求解算法。

3. 要求获取大量新鲜数据，否则不具有统计学意义，不是新鲜“知识”

4. 正循环（数据、模型、业务、需求）

5. 产生的新问题：数据不足呢？发现的规律如何白盒呢？发现的规律是相关还是因果呢？机器不具有因果理解能力，会犯经验主义的错误，如何避免呢？

名词解释：

假设空间：f(x)的范畴，可能的函数构成的空间称为“假设空间”