https://seeyourmind.github.io/2022/04/10/%E3%80%8A%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%B9%E6%B3%95%E3%80%8B%EF%BC%88%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%89%88%EF%BC%89/%E7%AC%AC1%E7%AB%A0%20%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8F%8A%E7%9B%91%E7%9D%A3%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A6%82%E8%AE%BA/ 1. 统计学习基本分类监督学习 学习输入到输出的映射的统计规律 1-输入空间、特征空间和输出空间：特征连续预测是回归，离散预测是分类2-联合概率分布：假设输入与输出服从联合分布（关于数据的基本假设）3-假设空间：模型属于由输入空间到输出空间的映射的集合，意味着学习范围的确定。模型可以是概率模型（$P(Y|X)$）或非概率模型$Y=f(X)$
https://seeyourmind.github.io/2022/04/10/%E3%80%8A%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%B9%E6%B3%95%E3%80%8B%EF%BC%88%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%89%88%EF%BC%89/%E7%AC%AC1%E7%AB%A0%20%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8F%8A%E7%9B%91%E7%9D%A3%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A6%82%E8%AE%BA/
1. 统计学习基本分类
监督学习
学习输入到输出的映射的统计规律