為什麼某個問題可以用機器學習方法來解決？
不知道大家有沒有想過，基於歷史資料去預測未知資料的問題，為什麼我們就知道這種問題可以用機器學習來解決？
偶爾看到了《統計學習方法概論》裡的一個小節，小節的內容我認為可以解答這個問題。總而言之就是，這是一種假設，即假設他可以用機器學習方法來解決，同時假設學習模型是存在的。該小節內容見下圖。
統計學習與機器學習之間的關係 ：
統計學習是關於計算機基於資料構建概率統計模型，並運用模型對資料進行預測與分析的一門科學。統計學習也稱為統計機器學習。
統計學習關於資料的基本假設是同類資料具有一定的統計規律性，這是統計學習的前提。可以用隨機變數描述資料中的特徵，用概率分佈描述資料的統計規律。
統計學習方法總結：從訓練資料出發，假設資料是獨立同分布產生的；假設要學習的模型屬於某個函式的集合，稱為假設空間。
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