機器學習：通過已有的資料, 對未來進行**的原則，方法和演算法。
機器學習的任務：構建模型 y=
f(x,
ω)1.
y :輸出
2. x
:輸入
3. ω
:需要學習的引數
回歸（classification）：輸出
y 是連續的。
分類（regression）：輸出
y是離散的。
有監督學習（supervised learning）： 訓練集有類別標記(class label)
無監督學習（unsupervised learning）： 無類別標記(class label)
半監督學習（semi-supervised learning）：有類別標記的訓練集，無標記的訓練集
訓練集合（training set）x=
和對應的目標數值集合t=
。其中x⃗
(i) 表示訓練集合中的第i個訓練資料（training data）或者訓練樣本，用向量來表示，因為乙個樣本可以有多個維度（特徵）。x⃗
(i)j
表示第i個訓練樣本的第j個特徵。
回歸問題的任務：學習乙個連續函式y(
x)，對新的輸入
x 做出**y(
x)誤差平方和（sum of square error）：e(
w)=1
2∑n=
1n以上內容是基於christopher m. bishop的《pattern recognition and machine learning》部分內容。由於時間原因，更新為不定期。目前內容不全。
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