機械学習における仮定
機械学習
は，現実世界には「入力
$ x
と出力
$ y
の関係を確率的に決める仕組み（確率分布）」があり，私たちが手元に持っているデータ
$ X
と
$ Y
は，その仕組みに従って偶然得られた観測結果の集まりという仮定を置いている．
機械学習の目標は，既知の入力
$ X
と出力
$ Y
から，新たな入力
$ x
に対応する出力
$ y
を精度良く学習できる関数（予測モデル）を手にいれることである．