1.引言    机器学习（machinelearning,ML）是一门研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身性能的学科。由于在计算机系统中，“经验”通常以数据形式储存，因此，机器学习研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生模型（model）的算法，称作“学习算法”*（learningalgorith

最近开始自学学习机器，目前打算分为3个学习阶段。未来2-3年目标。第一阶段：（1-2年）学习教材+视频，教材为：《机器学习》（西瓜书-周志华）和《统计学习方法》（第二版、李航），太多太多数学知识，光看书完全看不懂，所以会同步看视频学习。视频一：《机器学习》（西瓜书-周志华）同步视频：机器学习初

文章目录第一章-绪论机器学习定义课后题典型的机器学习过程课后题计算学习理论课后题基本术语课后题归纳偏好1.假设空间（HypothesisSpace）2.先验知识（PriorKnowledge）3.正则化（Regularization）4.模型架构（ModelArchitecture）5.数据增强（DataAugmentation）6.迁移学

2.模型评估与选择2.1泛化能力模型在未见样本上表现好评价模型性能时，我们更希望他泛化能力强2.2过拟合和欠拟合泛化误差：在未来样本上的误差经验误差（训练误差）：在训练集上的误差过拟合Overfitting：把不该学的学进去了机器学习关键：怎样缓解Overfitting2.3三大问题2.3.1评

视频地址：周志华团队与Intel团队的讲座视频——强化学习的局限性与未来展望视频链接地址：https://bizwebcast.smarket.com.cn/b975d6d9969a42cba9626adb7669676b/2a1fc2d76a65403cb76f99acd5b025da-8a7c33851d2f0a4e69aa50fae3038d63-sd.mp4

TOP前言“TOP大学来了”小编按，8月25日，在IJCAI2023闭幕式上，IJCAI执行委员会宣布欧洲科学院外籍院士、南京大学周志华教授当选为新一届的国际人工智能联合会理事会（IJCAITrustee）主席。“TOP大学来了”小编按，8月25日，在澳门举行的IJCAI2023闭幕式上，IJCAI执行委员会宣布欧洲科学院外

作者| 我是韩小琦7.1试使用极大似然法估算回瓜数据集3.0中前3个属性的类条件概率.答：以第一个属性色泽为例，其值计数如下：色泽乌黑浅白青绿好瓜否243是413令  表示好瓜中色泽为“乌黑”的概率，  为好瓜中“浅白”的概率，  ，  ，  表示好瓜的样本，其他类同，于是色泽

第一章奥卡姆剃刀：如果有多个符合的假设，选择最简单的一个。监督学习与无监督学习：训练数据是否有标注第二章评估方法留出法(hold-out)把数据集\(D\)划分为两个互斥的集合\(S,T\)，一个用来训练，一个用来测试。\(S,T\)的划分需要注意保持数据分布的一致性。

 基础知识计算学习理论（computationallearningtheory）是通过“计算”来研究机器“学习“的理论，其目的是分析学习任务的困难本质。例如：在什么条件下可进行有效的学习，需要多少训练样本能获得较好的精度等，从而为机器学习算法提供理论保证。几个基本概念回顾：泛化误差：学习器在总体上的

目录：聚类任务性能度量距离计算原型聚类密度聚类层次聚类方法聚类任务聚类：经典的无监督学习方法，无监督学习的目标是通过对无标记训练样本的学习，发掘和揭示数据集本身潜在的结构与规律，即不依赖于训练数据集的类标记信息。聚类则是试图将数据集的样本划分为若干个互不相交的类簇，从而每

决策树决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。4.1基本流程决策树的生成是一个递归过程：以下3种情况会导致递归返回1）当前节点包含的样本全属于同一类别；2）当前属性集为空或所有样本在所有的属性上取值心痛，无法划分；3）当前节点包含

作者| 我是韩小琦3.1试分析在什么情况下，在以下式子中不比考虑偏置项b。答：在样本  中有某一个属性  为固定值时。那么此时  等价于偏置项，此时  与  等价。3.2

作者| 我是韩小琦6.1试证明样本空间中任意点  到超平面  的的距离为式(6.2)。答：图中，令A点到超平面（点B）的距离为 ，于是  (  是  同向的单位向量，对于超平面 其

1.1表1.1中若只包含编号为1和4的两个样例，试给出相应的版本空间  很简单我就不写了。1.2与使用单个合取式来进行假设表示相比，使用“析合范式”将使得假设空间具有更强

问题：1.1    表1.1中若只包含编号为1和4的两个样例，试给出相应的版本空间编号色泽根蒂敲声好瓜1青绿蜷缩浊响是4乌黑稍蜷沉闷否假设空间：问题所有可能出现的情况组成的空间