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mengqi92 · Apr 4, 2024 · 64ed994 · 64ed994
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-加州理工的[机器学习公开课](http://open.163.com/special/opencourse/learningfromdata.html)上，[穆斯塔法教授](https://work.caltech.edu)对机器学习的讲解非常细致，每个公式、每个符号都会进行详细的剖析，并直观地解释出来，他对机器学习的热情和态度很值得我们学习。
+加州理工的[机器学习公开课](https://open.163.com/special/opencourse/learningfromdata.html)上，[穆斯塔法教授](https://work.caltech.edu)对机器学习的讲解非常细致，每个公式、每个符号都会进行详细的剖析，并直观地解释出来，他对机器学习的热情和态度很值得我们学习。
 
 而这门课程在讲解学习的可行性时，多次提到了$E_{in}$和$E_{out}$的概念。 $E_{in}$和$E_{out}$分别表示模型假设对样本（已知）的错误率和对真实情况（未知）的错误率。统计机器学习之所以可行，就是因为有这样一个理论支撑：