[学渣啃西瓜书]绪论-基本概念辨析(4)-归纳偏好

上训练集

训练后的假设

上面是训练集学习后的假设空间中的三个假设（Y=（好瓜) )。

去水果摊看到一个新瓜（色泽=青绿; 根蒂=蜷缩;敲声=沉闷)

用左上假设判断是好瓜，用右上假设判断是坏瓜，用中下假设判断是坏瓜。哪个判断更好？

归纳偏好：

1- 尽可能特殊（属性值更具体）就用右上，中下的假设。

2- 尽可能一般（属性值更包容）就用左上。这个代表我们认为属性“根蒂”作为判断维度更有把握。

选取个假设更适合解决我们的问题呢？

书中给出上图，A和B是训练集训练后的版本空间中不同的假设。根据奥卡姆剃刀的"若有多个假设与观察一致，则选最简单的那个”显然我们要选择更平滑的曲线A。但实际有可能我们发现B的泛化能力更好。如下图的分析。

通过没有免费午餐定理，总结出A，B算法的期望值相同。（公式1.1，1.2，1.3）

但是我们实际遇到的问题中，我们还是做出了选择，并且这种选择是因人而异的，其本身就蕴含着着决策者的偏好。我们偏向于“捷径”，偏向于更采取易于掌握变量作为权重更高的手段。一些可能牵强附会的例子。譬如RFM模型找到客户的价值，在我实际分析的时候，我发现分箱的业务策略影响着最后的人群分类，而这个业务策略根本不是从模型角度决定的；而且为什么用RFM三个维度分析客户价值？客户的购买行为有很多因素影响，这三个是否是权重最大的？；2B业务更不能简单用数学模型来分析，譬如突然国家限电了，以前训练集给出的假设就完全不够准确了。（当然这意味着变量不随机，受到外力影响下，甚至做不到i.i.d)。

理论上我认为模型肯定是无限接近真理的，但是里面需要考虑的参数太多，导致我们的算力不足，成本产出比低，这样的模型需要进行主因素分析进行降维，甚至就不能用建模思维处理。

了解模型对具体问题的解决前提和局限，带着问题和经历学习才能提高生产力。废话不说了，我学习南瓜书的手撕公式推导去了。

[学渣啃西瓜书]绪论-基本概念辨析(4)-归纳偏好相关推荐

机器学习之西瓜书绪论--关于机器学习的简单介绍
机器学习的简单介绍绪论 1.1机器学习是能够用来干嘛的 1.2 机器学习的基本术语 1.3 假设空间 1.4归纳偏好总结参考链接绪论 1.1机器学习是能够用来干嘛的我们在辨别一个西瓜的好坏的 ...
比啃西瓜书更高效的“机器学习”方法
相信很多朋友对机器学习算法都有所了解,有尝试学习并利用机器学习算法以及工具做一些AI产品!但是仅仅停留在"调包"的阶段.想去深入理解一些算法的核心内涵却被 XGBoost | GB ...
西瓜书读书笔记整理（二）—— 第一章绪论
第一章绪论第一章绪论 1.1 引言 1. 什么是机器学习 2. 机器学习的主要内容 3. 模型与模式 1.2 基本术语 1. 数据集 / 训练集 / 验证集 / 测试集 2. 示例 / 样本 3 ...
读西瓜书笔记（一）绪论
读西瓜书笔记(一)绪论 (一)什么是机器学习机器学习致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善自身的性能. 机器学习所研究的主要内容,是关于在计算机上从数据中产生"模型"的算法 ...
西瓜书学习记录-绪论
西瓜书学习记录-绪论看了一下大神录的西瓜书读书记录,学习到很多东西,这里记录一下自己学习的一些截屏记录,方便以后再来复习,致敬大神们的讲解,感谢感谢. 看的大佬的教学视频,标明一下出处: https ...
如何啃透周志华的《机器学习》西瓜书？
嘿,如果让你推荐两本国内机器学习的入门经典作,你会推荐哪些呢? 相信大家和我一样,非李航的<统计学习方法>和周志华的<机器学习>莫属. 周志华老师的<机器学习>,相 ...
机器学习西瓜书学习——绪论
在我们日常生活中,我们有时候会根据自己的生活经验,对即将发生的事进行预估.当我们有了足够多的经验,我们就可以对一些情况做出有效的决策.比如说"朝霞不出门晚霞行千里",就是根据我们 ...
机器学习【西瓜书/南瓜书】--- 第1章绪论（学习笔记+公式推导）
目录前言主要符号表 1.1 引言 1.2 基本术语 1.3 假设空间 1.4 归纳偏好前言本博客为博主在学习机器学习[西瓜书 / 南瓜书]过程中的学习笔记,每一章都是对<西瓜书> ...
西瓜书读书笔记—绪论
文章目录机器学习典型的机器学习过程基本术语归纳偏好机器学习机器学习:致力于研究如果通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能在计算机系统中,"经验" 通常以 &qu ...

[学渣啃西瓜书]绪论-基本概念辨析(4)-归纳偏好

[学渣啃西瓜书]绪论-基本概念辨析(4)-归纳偏好相关推荐

最新文章

热门文章