基础知识一绪论

Posted AYE89

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了基础知识一绪论相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、基本术语

一个示例=一个样本

属性=特征

属性值-属性空间

一个特征向量,即一个示例

训练集vs验证集vs测试集

假设:模型对应了关于数据的某种潜在规律

学习的任务:分类、回归、聚类

泛化能力:模型适用于新样本的能力

独立同分布:假设全体样本服从一个未知的分布,每个样本都是独立地从这个分布上采样获得的,即“独立同分布”

 

二、假设空间

1. 学习是一个“归纳”过程

2. 学习的过程看作是在所有假设组成的空间中,找到与训练集“匹配”的假设(能够将训练集中的示例判断正确的假设)

3. 假设的表示一旦确定,假设空间及其规模大小就确定了

4. 一个模型对应于一个假设

 

三、归纳偏好

用于选择“正确”的模型(对于某种类型的假设有偏好)

奥卡姆剃刀

没有免费的午餐 NFL

以上是关于基础知识一绪论的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

一起来读西瓜书:第一章 绪论

概论一基础篇-1绪论

Python:基础语法:绪论与注释

软件需求管理 绪论和基础

[NEFU 数据结构] 第 1 章 绪论 知识点整理

机器学习基础——绪论