【机器学习】西瓜书学习笔记01
基于周志华《机器学习》一书所作笔记，得益于参加datawhale的学习小组，将知识读薄理解，输出以感悟，读厚以加深理解，从而形成自己的框架。希望大家也能一起进行开源学习，进一寸有一寸的欢喜。
预备知识
首先来看看什么是人工智能，机器学习，深度学习
借用up主谢文睿的话（视频链接：【吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集_哔哩哔哩_bilibili）
可以大致分为：
- 人工智能：让机器变得像人也一样智能的学科
- 机器学习：让计算机像人一样从数据中得出规律的一种算法
- 深度学习：神经网络类的机器学习算法
类别的大小可以这么划分：人工智能 > 机器学习 > 深度学习
是否也可以这么说，实现人工智能的方法有许多种，机器学习是其中一门，而深度学习也是机器学习中的一种，属于神经网络的方法。
下面就开始学习《机器学习》一书了。
第一章 绪论
1.1 引言
通过对西瓜属性判断好坏的生活例子，引出让机器来实现对经验的利用。
机器学习是研究从数据中产生“模型”的算法（学习算法）。
1.2 基本术语
- 数据集是记录的集合
- 实例（样本）：记录包含了关于事件或对象的描述，如西瓜。
- 属性（特征）：反映事件或对象在某个方面的表现或性质的事项，如“色泽”、“根蒂”、“敲声”。
- 属性值：属性上的取值，如“乌黑”、“青绿”。
- 属性空间（样本空间）：属性张成的空间，想象一个三维空间，每个西瓜都可以在这个空间找到自己的坐标位置。
- 学习（训练）：从数据中通过某个算法学得模型的过程
- 训练数据：训练过程中使用的数据
- 训练样本：训练数据中的样本
- 训练集：训练样本的集合
- 假设：学得模型对应了关于数据的潜在规律
- 真相（真实）：潜在规律的本身
学习的过程就是在逼近真相的过程
- 样例：拥有了标记信息的示例，也就是有标记是否为好瓜还是坏瓜；
- 标记空间（输出空间）：“用
表示第i个样例，其中
y是示例
的标记，y是所有标记的集合
- 分类：预测的是离散值，如好瓜，坏瓜
- 回归：预测的是连续值，如西瓜的成熟度0.95，0.65
- 二分类：正类与反类
- 多分类：涉及多个类别
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