机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。
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在什么是机器学习？和AI有什么关系？中我们提到机器学习是致力于研究如何通过计算的手段，利用经验产生模型以改善系统自身性能的学科。数据集核心知识串讲，构造方法解析讲解了数据(经验)的相关概念，本节我们讨论一下机器学习模型的思想。
模型也称为关于真相的假设(hypothesis)，在不考虑性能和准确性的