机器学习笔记之模型表述
来源:互联网 发布:软件企业资质 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 09:58
Model Representation
To establish notation for future use, we’ll use
To describe the supervised learning problem slightly more formally, our goal is, given a training set, to learn a function h : X → Y so that h(x) is a “good” predictor for the corresponding value of y. For historical reasons, this function h is called a hypothesis. Seen pictorially, the process is therefore like this:
When the target variable that we’re trying to predict is continuous, such as in our housing example, we call the learning problem a regression problem. When y can take on only a small number of discrete values (such as if, given the living area, we wanted to predict if a dwelling is a house or an apartment, say), we call it a classification problem.
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