Machine Learning 简明教程

在机器学习中，假设是对问题的一个提议解释或解决方案。它是一个可以通过使用数据来测试和验证的假设或设想。在监督学习中，假设是算法用于对未见数据进行预测的模型。

假设通常表示为将输入数据映射到输出标签的函数。换句话说，它定义了输入和输出变量之间的关系。机器学习的目标是找到可以很好地推广到未见数据的最佳假设。

找到最佳假设的过程称为模型训练或学习。在训练过程中，算法调整模型参数以最小化误差或损失函数，它测量预测输出和实际输出之间的差异。

一旦模型经过训练，就可以用于对新数据进行预测。然而，在将模型用于实际环境之前，评估模型的性能非常重要。这是通过在单独的验证集上测试模型或使用交叉验证技术来完成的。