[人工智能]周志华_机器学习（西瓜书）学习笔记-第一、二章

第一章 绪论

基本概念

1、机器学习：机器学习研究的主要内容是关于在计算机上产生模型的算法
2、基本分类：

• 分类
• 回归
• 聚类
  其中，分类和回归是 监督学习 的代表，聚类是 无监督学习 的代表
  3、泛化：即学得模型适用于整个样本空间的能力
  4、关于归纳偏好：
  • 算法对于某种假设类型的偏好

    要注意，对于某种偏好的选择，即是“特征选择”

    • 如何量化偏好：“奥卡姆剃刀”
      • 若有多个假设与观察一致，则选最简单的
        • 哪一个更简单？-> NLF定理->具体问题具体分析

        NLF重要前提：所有“问题”的出现机会相同
        其寓意是脱离具体问题，空泛讨论什么算法更好没有意义

模型的评估与选择

模型建立时可能的问题：

• 欠拟合
• 过拟合

  其中欠拟合很好处理，过拟合是比较棘手的问题。各类学习算法一定会带有针对过拟合的措施，过拟合无法彻底避免。

评估模型方法

• 留出法

  一般要采用若干次随机划分，重复实验取平均。

• 交叉验证法

  10次10折交叉验证与100次留出都是训练/测试了100次

• 自助法

自助法产生的数据集改变了初始数据集的分布，会引入估计偏差。
在初始数据足够时，留出法和交叉验证法更常用。

调参

性能度量

• 误差率
• 精度
• 查准率
• 查全率