1-The Learning Problem

遇到一个问题， 首先问是否存在pattern， 没有pattern也就没有学习了；然后不能用数学公式显式的表达出来， 如果可以， 也不用学习了；保证有数据来学习

学习的要素， 以神经网络为例， 不同的weight和bias就是假设空间H中的一个h， 我们需要假设空间H连续无穷大， 达到能将判别所有的模式的功能， 最终模型收敛就是选择了一个g。target function是未知不可达到的， 我们一直做的工作就是在建模逼近它，并且希望最后选择出来的模型接近于它，即g ≈f。