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通过第1章的学习。读者已经了解了机器学习的基本概念，如数据集、训练模型等。这些概念究竟是指什么呢？机器学习的整个过程又是怎样的呢？如何训练模型？如何评估一个模型的好坏？这些也是我们必须掌握的基本知识。本章将结合几个简单案例，在回答上述问题的同时，介绍一些常见的机器学习模型及其使用方法。
通过本章的学习，读者可以了解如下内容：
机器学习涉及的基本概念；
三类重要的风险函数；
如何评价机器学习模型；
欠拟合与过拟合的概念；
一元非线性回归与KNN算法；
机器学习的完整过程。