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机器学习中的关键组件

1.数据

数据集由一个个样本组成。样本由一组特征或者协变量组成

2.模型

深度学习的模型由神经网络交织在一起构成。

3.目标函数

一个定义的函数，希望优化它到最小值。有时候被称为损失函数，但是也可以优化到最高点，符号的区别而已。

4.优化算法

能够搜索出最佳参数，以最小化目标函数的算法。

机器学习问题的分类

1. 监督学习
   包括回归、分类、标记等等
2. 无监督学习
   在与环境进行交互后，还可以分为强化学习。