[[📖Mathematics for Machine Learning]] 1.1 Finding Words for Intuitions ## Data すべてのデータが数値であるわけではありませんが、データを数値の形式で考えることはしばしば有用。 データはプログラムに読み込むのに適した数値表現に適切に変換されていることを前提とする。 データを「ベクトル」と呼ぶ。 - 数字の配列としてのベクトル（コンピュータサイエンスの考え方） - 方向と大きさを持つ矢印としてのベクトル（物理学の考え方） - 加算とスケーリングに従う物体としてのベクトル（数学の考え方） ## Model > A model is typically used to describe a process for generating data, similar to the dataset at hand. モデルは一般的に、データセットに類似したデータを生成するプロセスを記述するために使用される。 したがって、優れたモデルとは、実際の（未知の）データ生成プロセスを簡略化したものと考えることもでき、データをモデル化し、そこから隠れたパターンを抽出するために必要な側面を捉えている。優れたモデルは、実世界での実験を行うことなく、実世界で何が起こるかを予測するために使用できる。 ## Learning あるデータセットと適切なモデルが与えられたとき、 モデルの学習（Traning the model）： > to use the data available to optimize some pa- rameters of the model with respect to a utility function that evaluates how well the model predicts the training data. モデルが学習データをどの程度予測しているかを評価する効用関数に関して、モデルのいくつかのパラメータを最適化するために、利用可能なデータを使用すること。