本章从机器学习三要素、数据分析、估计与方差、最大似然估计到如何有效地进行特征工程等方面进行了简要介绍。首先，从机器学习模型、学习准则到优化算法3个方面进行了机器学习基本要素的介绍。其次，分别介绍了数据分析的类别与方法。再次，介绍了统计方法实现机器学习目标的估计、偏差、方差和最大似然估计等，不仅可以解决训练集上的任务，还可以泛化。最后，特征选择则是从原始特征中筛选出重要特征，缓解维数灾难问题，使用降维方法降低特征矩阵维度，能够减少计算量和缩短模型训练时间。 iB+1e7fGwAFq1ZsMsOomN8Mepuy+54LCOYm/27yEmNJlIwEHo+HSCK4dsr8pOEPM
