[人工智能]机器学习初体验|小鹿几的第一篇博客

绪论

一、机器学习定义
机器学习是致力于通过计算的手段，利用数据来改善系统自身性能的学科。

二、机器学习术语

示例/样本：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项称为“属性”或“特征”

数据集：对单个样本特征进行描述的记录集合。

训练: 从数据中学得模型的过程，这个过程通过执行某个学习算法来完成。

训练数据: 训练过程中使用的数据。

训练样本?训练数据中的每一个样本称为训练样本。

训练集: 训练样本组成的集合。

第二章

一、误差
误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为 “误差” （error)

训练误差：学习器在训练集上的误差称为“训练误差”（training error）或 “经验误差”

泛化误差：在新样本上的误差称为“泛化误差”

二、评估方法
留出法：将数据集按一定比例划分为训练集和测试集。
交叉验证法：例如分成1、2、3、4四部分，我们可以先以1、2、3为训练集，以4为测试集；然后以1、2、4为训练集，以3为测试集…
自助法：以自主采用法为基础，适用于数据集较小、难以有效划分训练/测试集时。
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