机器学习

机器学习关注于使用正确的特征构建正确的模型，以完成正确的任务。学习模型的基本思想分为三类。

对于一个给定的问题，所有可能结果的集合代表了样本空间或实例空间。

• 使用逻辑表达式。（逻辑模型）
• 使用实例空间的几何结构。（几何模型）
• 使用概率对实例空间进行分类。（概率模型）
• 分组与分级

Machine learning is concerned with using the right features to build the right models that
achieve the right tasks. The basic idea of Learning models has divided into three categories.
For a given problem, the collection of all possible outcomes represents the sample space or instance
space.
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Using a Logical expression. (Logical models)
Using the Geometry of the instance space. (Geometric models)
Using Probability to classify the instance space. (Probabilistic models)
Grouping and Grading