The main focus of machine learning is making decisions or predictions based on data



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Chapter 1 Introduction

1.1.2 Classification

A classification problem is like regression, except that y

(i)

is discrete. The classification



problem is binary or two-class if y

(i)


(also known as the class) is drawn from a set of two

possible values; otherwise, it is called multi-class.



1.2 Unsupervised learning

Unsupervised learning doesn’t involve learning a function from inputs to outputs based on

a set of input-output pairs. Instead, one is given a data set and generally expected to find

some patterns or structure inherent in it.



1.2.1 Density estimation

Given samples x

(

1)

, . . . , x



(n)

∈ R


d

drawn IID from some distribution Pr(X), the goal is to

IID stands for indepen-

dent and identically dis-

tributed, which means

that the elements in the

set are related in the

sense that they all come

from the same under-

lying probability distri-

bution, but not in any

other ways.

IID stands for indepen-

dent and identically dis-

tributed, which means

that the elements in the

set are related in the

sense that they all come

from the same under-

lying probability distri-

bution, but not in any

other ways.

predict the probability Pr(x

(n+


1)

)

of an element drawn from the same distribution. Density



estimation sometimes plays a role as a “subroutine” in the overall learning method for

supervised learning, as well.




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