챕터3에서는 데이터 세트를 적절한 함수에 최적화하고 이 함수가 새 데이터에서 잘 수행되는지 확인하는 방법을 설명한다. 이 장에서는 이 과정이 인공 지능 문제의 핵심이며, 이후 챕터에서 더 복잡한 작업을 일반화되는 방법을 보여준다.많은 머신 러닝 모델의 핵심은 주어진 데이터 포인트 세트를 적절한 함수에 최적화 하는 것.회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신과 같은 인기 있는 머신 러닝 기술을 소개한다.이러한 기술들을, 훈련 함수, 손실 함수, 최적화 라는 통합 주제를 공유한다.훈련 함수는 데이터에서 학습한 매개변수를 사용하여 입력 데이터에서 출력을 예측한다.손실 함수는 훈련 함수의 예측과 실제 데이터 레이블 간의 오차를 측정한다.최적화는 손실 함수를 최소화하는 매개변수 값을 찾는다.중요한 개념들회귀 : ..