周志华西瓜书笔记——第一章
1.1引言
概念1:基于经验做出的预判
机器学习定义:通过计算手段,利用经验数据产生模型用于改善系统自身性能。
更形式化的定义 :假设用P 来评估计算机在某任务类T上的性能,若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能上的改善,就说关于T,P,该程序对E进行了学习。
1.2基本术语
Data set 数据集:纪录的集合
Instance、sample 示例、样本:某条具体的纪录
attribute、feature 特征、属性
Attribute value 属性值
Attribute space、sample space 属性空间、样本空间
Feature vector 特征向量:in the attribute space,every instancecorresponding to a vector
示例:数据集 D={X1,X2,X3,,,Xm}由m个示例组成,
Xi=(xi1,xi2,,,xid),每个示例由d个属性描述 Xi是d维样本空间的一个向量,d称为Xi的维数
Label 标记
Example 样例:拥有了标记信息的示例
Label space 标记空间:所有标记的集合
一个样例:(Xi,Yi)
学习的任务分类:
1. 预测离散值——classification 分类
binary classification 二分分类,positive class 正类,negative class 反类
multi-class classification 多分类
2. 预测连续值——regression 回归
学习结果:
建立一个从输入空间到输入空间的映射f
聚类:训练集中的样本称为一个簇,这些簇对应一些潜在的分类
Supervised learning 监督学习:训练数据拥有标记信息,分类和回归是这类学习的代表
Unsupervised learning 无监督学习:不用有标记信息,聚类是这类学习的代表
Generalization 泛化能力:学习得到的模型适用于新样本的能力
通常假设整个样本空间遵从一个未知的分布 D
Independent and identical distributed 独立同分布 i.i.d: 在概率统计中,指随机过程中,任何时刻取值都为随机变量,如果这些随机变量遵从同一分布,并且相互独立,那么这些随机变量是独立同分布
1.3 假设空间
假设是所有可能结果的集合
学习过程是在所有假设组成的空间中寻找符合训练集的假设的过程
版本空间:多个与训练集相匹配的假设所组成的集合
1.4 归纳偏好:
机器学习算法在学习过程中对某类型假设的偏好,称为归纳偏好
选择归纳偏好的原则有:
奥卡姆剃刀原则——当有多个假设符合观察的时候,选择最简单的那个
没有免费的午餐定理 NFL定理,任何两个算法的期望值都是相等的——重要前提:所有问题出现的机会相同,重要性相同——启发:针对具体的问题选择归纳偏好,因为对于所有潜在的可能性,任何算法期望是相等的这样的假设对解决具体问题是没有意义的
1.5机器学习发展历程:
推理期:赋予机器逻辑推理能力
知识期:使得机器拥有知识
1.6机器学习的应用
1.7 阅读材料:推荐各种阅读材料+重要国际、区域性会议+期刊
习题解答:
- 注意点,版本空间的每一假设都能单独地符合(退出)给定的示例
解题思路,先列出假设空间,根据给定的训练数据进行筛选。
后面习题有些难,附上链接 http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52064910
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