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《机器学习模型中不确定性的量化和推理》CMU2022最新29页slides
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原文 - 《机器学习模型中不确定性的量化和推理》CMU2022最新29页slides
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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让
可以自动“
学习
”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多
推论
问题属于
无程序可循难度
，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科
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