周志华机器学习--绪论
周志华机器学习–绪论
第一章 绪论
第二章 模型评估与选择
第三章 线性模型
第四章 决策树
第五章 支持向量机
第六章 神经网络
第七章 贝叶斯分类器
第八章 集成学习和聚类
文章目录
- 周志华机器学习--绪论
- 前言
- 一、基本术语
- 二、归纳偏好
- 三、NFL定理
前言
此笔记是根据周志华老师在学堂在线的课程而整理的,可配合西瓜书一起学习。就如老师所说,第一次学习应该观其大略,之后再进行深入的探索。希望这次的学习能对机器学习有所入门。
一、基本术语
hypothesis就是学习到的模型,一个可能的规律
机器学习一般都有独立同分布的假设,不然机器学习不能利用概率统计进行估计,尽管现实任务不一定是独立同分布。所以如何突破此假设是机器学习正在解决的一个问题。
二、归纳偏好
*奥卡姆剃刀:若非必要,勿增实体。当所有的理论都能解释现象,那么就选择最简单的。
e.g. A的阶数更低,更平滑,更简单,所以A优于B
当然也取决于数据的类型,如果数据是比较多变的,那么可能B优于A
三、NFL定理
NFL:no free lunch
NFL定理的重要前提:所有“问题”出现的机会相同、或有所问题同等重要
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