[人工智能]机器学习（西瓜书）阅读笔记---ch1 绪论

机器学习（西瓜书）阅读笔记

CH1 绪论

机器学习：研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能

学习算法：计算机从数据中产生模型的算法

有了学习算法，把经验数据提供给它，基于这些数据产生模型，模型可以预测结果

基本术语

数据集：记录的集合称为一个数据集（100个西瓜的数据）

样本：每条记录是关于一个样本或事件的描述（1个西瓜的数据）

属性：反应事件或对象在某方面表现或性质的事项（西瓜的声音，色泽）

属性值：属性上的取值（如清脆，深绿）

属性空间/样本空间/输入空间：属性张成的空间

一个特征向量：我们也把一个样本称为一个特征向量

学习任务大致可以分为两大类：监督学习和无监督学习。

分类和回归任务是监督学习，聚类任务是无监督学习

归纳：特殊到一般

演绎：一般到特殊

归纳偏好：同一个数据集训练出不同的模型，如何选择模型

奥卡姆剃刀：若有多个假设与观察一致，则选择最简单的那个