Model uczenia maszynowego można przedstawić jako funkcję matematyczną f(x), która przekształca dane wejściowe x w wynikowe prognozy. Kluczowym elementem tej funkcji są parametry theta, czyli wagi i obciążenia, które decydują o tym, jak silnie poszczególne cechy danych wpływają na ostateczny rezultat. Proces uczenia polega na stopniowym dostosowywaniu tych parametrów w celu zminimalizowania błędów i uzyskania jak największej dokładności modelu. Dzięki takiej formalizacji matematycznej algorytm jest w stanie odkrywać złożone zależności w danych i stosować je do analizy nowych, nieznanych wcześniej przykładów.
Model jako funkcja matematyczna (f(x) z parametrami θ) (fθ(x))
