定義：機器學習是人工智慧的乙個分支領域，主要關於構造和研究可以從資料中學習的系統。
小不忍則亂大謀，不可急功近利，工欲善其事，必先利其器，得能吃苦。
斷糾正一些概念，通過系統來反思、整理、這些死記硬背的碎片化知識點，有利於掌控巨集觀，形成 整體性學習
中文英文
機器學習演算法
machine learning algorithm
模型model
資料集data set
示例instance
樣本sample
屬性attribute
特徵feature
值value
空間space
特徵向量
feature vector
維數dimensionality
訓練training
假設hypothesis
真像ground-truth
學習器learner
**prediction
標記label
樣例example
分類classifcation
二分類binary classifcation
正類positive class
反類negative class
多分類multi-class classifcation
測試testing
回歸regression
聚類clustering
簇cluster
監督學習
supervised learning
非監督學習
unsupervised learning
未見示例
unseen instance
泛化generalization
分布distribution
獨立同分布
independent and identically distributed
歸納induction
演繹deduction
特化specialization
概念concept
版本空間
version space
歸納偏好
inductive bias
奧卡姆剃刀
occarn』s razor
沒有免費午餐定理
no free luch theorem
----------現代希臘字母表----------
機器學習基礎自學筆記2
1.1學習演算法 機器學習演算法是一種能夠從資料中學習的演算法。mitchell提供乙個簡潔的定義 對於某類任務和效能度量p，乙個電腦程式被認為可以從經驗e中學習是指，通過經驗e改進後，它在任務t上由效能度量p衡量的效能有所提公升。通常機器學習任務定義為機器學習系統應該如何處理樣本 example ...
機器學習基礎自學筆記2
1.1學習演算法 機器學習演算法是一種能夠從資料中學習的演算法。mitchell提供乙個簡潔的定義 對於某類任務和效能度量p，乙個電腦程式被認為可以從經驗e中學習是指，通過經驗e改進後，它在任務t上由效能度量p衡量的效能有所提公升。通常機器學習任務定義為機器學習系統應該如何處理樣本 example ...
機器學習自學筆記1 從機器學習談起
一 什麼是機器學習 廣義上 機器學習是一種能夠賦予機器學習的能力依次完成直接變成無法實現的功能的方法。實踐上 機器學習方法是計算機利用已有的資料，得出某種模型，並利用此模型 未來的一種方法。機器學習的過程 資料 對資料通過機器學習演算法進行處理 訓練 處理的結果 模型 模型被用來對新資料進行 機器學...