第一章緒論
1引言1.1問題
（1）通過計算的手段，利用經驗來改善系統自身的效能
（2）有了資料
（3）通過某種學習演算法
（4）得到模型
（5）進行**
2基本術語
2.1有了資料
（1）資料集
100個西瓜
（2）樣本
1個西瓜
（3）特徵向量
1、樣本空間
2、顏色、大小、敲起來的振幅
3、維度
（4）屬性
顏色2.2通過某種學習方法
（1）學習
（2）訓練
2.3得到模型
（1）有監督學習
1、分類
（1）二分類
1、y正負
2、瓜農眼中：這個瓜該不該摘，這個瓜熟沒熟，我要不要摘
（2）多分類
1、y大於2
2、市場上要買那種瓜：黑美人、小地雷、特小鳳
2、回歸
（1）y=r實數集
（2）某段時間內西瓜的**，啥時候買西瓜最合適
（2）無監督學習
1、聚類
（1）我們不知道要分幾類、機器自己分
（2）每個組稱為」簇「cluster
2.4進行**
（1）測試
（2）測試樣本
（3）泛化能力
3假設空間
3.1科學推理手段
（1）歸納：特殊到一般
狹義：從訓練資料中得到概念1、布林概念：是或不是
2、假設就是各種情況啊，說這麼多
廣義：從樣本中學習（2）演繹：一般到特殊
4歸納偏好
（1）同乙個資料集訓練出了不同的模型
（2）原則：奧卡姆剃刀
（3）選最簡單的那個，也有其他的理解
《機器學習》筆記 第一章緒論
p9 學習演算法自身的 歸納偏好 與問題是否相配，往往會起到決定性作用。1.5發展歷程 人工智慧的研究程序 推理期 知識期 學習期 從樣例中學習 也即是廣義的歸納學習 它涵蓋了監督學習 無監督學習等，本書大部分內容均屬於此範疇。從樣例中學習，從基於邏輯的符號學習 基於神經網路的連線主義學習 統計學習...
《機器學習》 第一章 緒論 學習筆記
機器學習所研究的主要內容，是關於在計算機上從資料中產生 模型 model 的演算法，即 學習演算法 learning algorithm 反映事件或物件在某方面的表現或性質的事項，稱為 屬性 attribute 或 特徵 feature 屬性上的取值稱為 屬性值 attribute value 屬性...
《機器學習》 第一章 緒論 學習筆記
機器學習所研究的主要內容，是關於在計算機上從資料中產生 模型 model 的演算法，即 學習演算法 learning algorithm 反映事件或物件在某方面的表現或性質的事項，稱為 屬性 attribute 或 特徵 feature 屬性上的取值稱為 屬性值 attribute value 屬性...