机器学习西瓜书01——基本术语

• 机器学习
• • 意义
  • 基本术语
  • 假定空间与概括偏好
• 总结
• • 可学习的一些资料：

机器学习

意义

研讨如何经过计算的手法，使用经历来完善体系本身的性能在计算机体系中，“经历”通常以数据形式存在。研讨计算机从数据中发生”模型” 的算法，即”学习算法”. 有了学习算法，咱们把经历数据供给给它，它就能基于这些数据发生模型面对新的状况时给相应的判别。
如果说计算机科学是研讨关于”算法“的学识，那么相似的，可以说机器学习是研讨”学习算法“的学识。

基本术语

假定空间与概括偏好

科学的推理手法：
{ 归 纳 ： 特 殊 到 一 般 { 狭 义 ： 从 训 练 集 中 得 到 概 念 广 义 ： 从 样 本 中 学 习 演 绎 ： 一 般 到 特 殊 \left\{ \begin{aligned} & 概括：特别到一般&\left \{ \begin{aligned} &狭义：从练习会集得到概念\&广义：从样本中学习 \end{aligned} \right. \\ &演绎：一般到特别 \end{aligned} \right. ⎩⎪⎪⎨⎪⎪⎧​​概括：特别到一般演绎：一般到特别​{​狭义：从练习会集得到概念广义：从样本中学习​​
同一个数据集练习出了不同的模型，如何挑选模型：奥卡姆准则，即选最简略的。
机器学习的实质是构建起输入和输出之间的联系模型，并使用这个联系模型来处理不知道的状况。

总结

• 机器学习的实质是构建起输入和输出之间的联系模型，并使用这个联系模型来处理不知道的状况。
• 机器学习的学习进程是对数据集的泛化进程机器

可学习的一些资料：

[1] 【一同啃书】机器学习西瓜书文言解读.
[2] 吴恩达机器学习经典名课【中英字幕】