目錄

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1. 機器學習方法流程

2.輸入與輸出空間

3. 特征空間（特征、特征向量、特征空間）

4. 假設空間

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1. 機器學習方法流程

features屬性可以是原始數據的屬性，也可以是處理后的屬性

2.輸入與輸出空間

簡單理解，空間對應的就是集合

3. 特征空間（特征、特征向量、特征空間）

4. 假設空間

ps.西瓜書適合有一定基礎后進階使用

本例中M=2。本例假設空間不是12個，而是2^6+1，舉例如下：

總結

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