周志华机器学习西瓜书绪论笔记.pdf
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2020-07-07
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绪论
基本概念
无监督学习(unsupervised learning
标记空间, 输出空间
假设空间
数据端
模型，学习器(learner)
监督学习(supervised learning)
预测
定义：要求每条数据都要有标记信息
定义：对于数据不要求具有标签，依靠算法模型自己分类
预测离散值：分类，预测连续值：回归
聚类
归纳与演绎
定义
版本空间：可能有多种假设与训练集符合，这些假设集合构成版本空间
归纳偏好
定义：机器学习算法对于某种类型的假设的偏好叫做归纳偏好
奥卡姆剃刀
nfl定理
对于算法a，b，他在某一方面优于b，另一方面则逊于b
公式推理：
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伏虎山真人
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