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本文檔的主要內容詳細介紹的是斯坦福大學的機器學習課件資料免費下載。
機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
為了建立供將來使用的符號，我們將使用x（i）來表示“輸入”變量（本例中也稱為輸入特征），以及y（i）來表示“輸出”或我們正試圖預測（價格）的目標變量。我們稱之為訓練示例，我們將用來學習的數據集-m個訓練示例的列表{（x（i），y（i））；i=1，。..。，M}-被稱為訓練集。注意，符號中的上標“（i）”只是訓練集中的一個索引，與十六進制無關。我們還將使用X表示輸入值的空間，Y表示輸出值的空間。在這個例子中，x= y= r。
為了更正式地描述監督學習問題，我們的目標是，給定一個訓練集，學習函數h:X 7_Y，使得h（x）是對應于y值的“好”預測器。從圖畫上看，這個過程就是這樣的：
當我們試圖預測的目標變量是連續的，比如在我們的住房例子中，我們把學習問題稱為回歸問題。當y只能呈現少量的離散值時（比如asif，給定居住面積，我們想預測一個住宅是房子還是公寓），我們稱之為分類問題。
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