基础知识一绪论
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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
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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