機器學習課程筆記
挑戰問題：
1、泛化能力
SVM、整合學習泛化能力比較強
更準：大資料、模型
2、速度
訓練速度快的往往測試速度慢：KNN
測試速度快的往往訓練速度慢：神經網路
3、可理解性
黑盒子
4、資料利用能力
未標記資料、劣質資料
5、代價敏感
假陽性、假陰性問題
樣本空間
（屬性取值 - 1）…（屬性取值 - 1） + 1
版本空間
根據樣本匹配樣本空間結果形成版本空間，版本空間的屬性組合可以正確判別樣本結果
線性迴歸中的均方誤差叫做歐式距離也叫做L2正規化，基於均方誤差最小化求解最優模型的過程叫做最小二乘法
梯度下降
決策樹和隨機森林
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