项目地址 https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code
原项目这一天的任务：Bloomberg ML课程的第3课介绍了一些核心概念，如输入空间，动作空间，结果空间，预测函数，损失函数和假设空间。
Bloomberg ML课程的第3课（b站地址https://www.bilibili.com/video/av26812808/?p=3）
输入空间：输入‘X’可能取值的集合
动作空间：以自动驾驶为例，刹车或油门等操作的集合
结果空间：结果集合
预测函数：预测模型的数学表达形式
损失函数：衡量预测值与实际值偏差的一种方式
假设空间：机器学习中可能的函数构成的空间称为“假设空间”。
在数据科学问题中，我们通常需要：做决定、采取行动、产生一些输出
行动action：系统输出的通用形式。例子：0、1分类；机器翻译
评估准则：
分类是否正确
翻译是否准确
风暴离预测的位置有多远