笔记整理自台大林轩田老师的开放课程-机器学习基石，笔记中所有图片来自于课堂讲义。

机器学习的基础架构 (Learning From Data)

  银行在决定是否要通过贷款申请人的授信请求前，会根据申请人的资料对其进行风险评估，(通常银行会为其计算信用评分)，申请人状况符合银行要求时，银行通过其申请，反之则婉拒。那么银行凭借什么来判断申请人将来是否会违约呢？通过银行之前的信用贷款记录，这些记录中，有些客户发生了违约行为，其他则表现良好，银行从这些违约与非违约的记录中learning到了一些规律，然后利用这些规律，来对新申请人的违约风险进行估计。因此信用评估模型就是一个learning的问题，那么我们该如何使用历史数据做好learning呢？

  下面这张图描述了learning的基础架构：