機器學習應用思路
利用機器學習處理一個實際的問題就不僅僅是我們得學會怎麼使用機器學習演算法，更重要的是如何對整個問題建模。
機器學習主要是由三部分組成，即：表示(模型)、評價(策略)和優化(演算法)。
1.模型
具體對於一個分類問題而言，我們希望能夠找到一個對映，這樣的對映是將輸入空間投影到輸出空間中。而這樣的對映的集合我們便把它稱為假設空間(hypothesisspace)。我們其實是在這樣的假設空間中尋找滿足具體問題的一個對映。對於分類問題而言，對映主要分為：
概率模型：主要是條件概率()
非概率模型：主要是決策函式()
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