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《机器学习初步》笔记 第一章

时间:2024-10-07 23:44:08浏览次数:9  
标签:机器 假设 模型 笔记 第一章 学习 算法 空间

第一章 绪论

1.1 引言

机器学习的经典定义:利用经验(数据)改善系统自身的性能

经典的机器学习过程:

机器学习最重要的理论模型:PAC(概览近似正确)

1.2 基本术语

数据集:一组记录的集合

学习/训练:通过执行某个学习算法,得到模型,学的的模型对应数据的某种潜在规律

示例:不包含结果(标记label) , 样例:包含结果(标记label)

样本 , 属性(eg.色泽) , 属性值

属性空间、样本空间、输入空间:

学习器:模型

分类:离散的输出(是or否) ,回归:连续的输出(0->1)

二分类(正类,负类<可交换>),多分类

无监督学习:不知道结果(任务:密度统计) , 监督学习:知道结果(任务:分类,回归)

1.3 假设空间

学习过程:在所有假设组成的空间中进行搜索的过程(目标:找到与训练集匹配的假设)

版本空间:与训练集一致的假设集合

1.4 归纳偏好

有效的机器学习必有其偏好

学习算法的归纳偏好是否与问题本身匹配,决定了算法的性能

1.5 NFL定理

一个算法a若在某些问题上比另一个算法b好,必存在另一些问题b比a好

具体问题,具体分析

标签:机器,假设,模型,笔记,第一章,学习,算法,空间
From: https://www.cnblogs.com/zhuxi1010/p/18450844

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