监督学习的输入为X,输出为Y,我们的目标是学习一个函数f,使
请举一些现实生活中的例子，说明X和Y可以是什么？对于给定的X和Y,是否存在
唯一的最优解f?
X和Y可以是各种各样的内容，比如图片、声音等。对于给定的X和Y,可能会有多个最优解。
X：房子的特征，如面积、位置、房间数量、建造年份等。
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多种模型可能适用：不同的模型可能适用于同一数据集，且都能达到相似的性能。
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训练数据的有限性：由于训练数据是有限的，模型可能无法完全捕捉到数据的底层分布。
“优化”是寻找使损失函数最小的f的过程，“泛化”是使f在没有见过的数据上也有很好的表现。
可以说，优化是让f在见过的数据上表现好；泛化是指f在没有见过的数据上表现也好。
优化是指在机器学习中通过调整模型参数来最小化损失函数的过程。
优化的目的是提高模型在训练数据上的性能，即减少预测误差。
泛化的目的是在保持模型在训练数据上性能的同时，确保模型能够适应新数据，避免过拟合。
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