手写笔记
一、机器学习要干什么：
机器学习就是学习数学模型去解释数据。具体是在一个假设空间中找到一种最好或者最适合的假设，这种假设也就是函数或者数学模型去解释数据，我们要学的就是这种假设，然后去训练模型，解释数据去预测去分类，进而应用到实际。
二、思考：
1、ML这种宏观的思路与曲线拟合，状态估计，最优估计，滤波，MPC中的M等控制中的其他东西相同或者有联系的地方？尤其是ML这种处理input和output之间关系的思想让我感觉是和“控制”有相似和联系之处。
2、时刻思考所学的东西如何应用到自己的工作中。
一张宏观的机器学习分类图，有助于机器学习分类的各种概念：
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