第一章
? (1)学习任务大致可以分为两类，监督学习supervised learning和无监督学习unsupervised learning。
? (2)学得模型适用于新样本的能力，被称为泛化generalization能力。
? (3)归纳induction和演绎deduction，前者是特殊到一般的泛化，后者是一般到特殊的特化。
? (4)NFL 定理最重要的寓意是让我们清楚地认识到，脱离具体问题，空泛地谈论"什么学习算法更好"毫无意义，因为若考虑所有潜在的问题，则所有学习算法都一样好。
第二章
? (1)精度 = 1 - 错误率，学习器在训练集上的误差称为训练误差或经验误差，在新样本的上的误差称为泛化误差。
? (2)当学习器把训练样本学得“太好”了的时候，很可能有一些训练集的特征被当作是所有其他样本的特征，这种情况是过拟合，欠拟合也就是说这些特征学习器还是没有掌握好。通常情况下，过拟合比欠拟合难处理。
? (3)几种评估模型的方法
? ? ? ? 留出法：直接将数据集分为两个互斥的集合，常见做法是将大约2/3~4/5的样本用于训练，剩余的用于测试。
? ? ? ? 交叉验证法：将数据集分为k个相同大小的互斥子集，每个子集都从D中分层采样得到，每次用k-1个子集的并集作为训练集，剩下的那个子集就作为测试集，这样就能得到k组训练/测试集。若数据集D中有m个样本，如果k=m，那么这就是留一法。留一法的结果往往被认为比较准确。但是缺点也很明显，如果样本太多，那么要训练的模型也会很多。
? ? ? ? 自助法：假设数据集为D，里面有m个样本，每次随机抽取出一个样本放入D'，随机m次。自助法在难以划分测试集和训练集的时候、数据量比较少的时候使用，但是数据量足够的时候，还是更常用留出法和交叉验证法。
? (4)查准率、查全率和F1：
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?????????查准率P 与查全率R 分别定义为
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????????查准率和查全率是一对矛盾的度量，两者此消彼长，那么如何综合根据两者来评判模型的好坏呢？F1 度量:
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? ? ? ? F1度量的更一般形式，加权调和平均，β>1时，查全率有更大影响，β<1，查准时率有更大影响。
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