机器学习西瓜书白话解读笔记---0101-0102、绪论基本概念

机器学习西瓜书白话解读笔记---0101-0102、绪论基本概念

一、总结

一句话总结：

可以基于【思维导图】来讲课

【可以看视频，这样学的快，效果好，但是也要自己多看书】，因为很多东西别人讲不到，别人讲到的是别人的重点

 

1、一些基本概念？

数据集、样本、【特征向量】、属性

 

 

2、有监督学习和无监督学习具体实例？

【有监督学习】：【比如分类问题，比如回归问题】：已经有正确答案对预测的结果进行监督

【无监督学习】：【比如聚类问题】：没有明确的答案

 

 

 

3、机器学习流程？

【有了数据，通过某种学习算法，可以得到模型，用得到的模型进行预测】

 

 

 

 

 

4、【1.3假设空间】？

假设空间中有个【科学推理的手段】：【归纳和演绎】

【归纳法】就是【从特殊到一般】，狭义就是【从训练数据中】得到概念，广义就是【从样本】中学习

 

5、【1.4归纳偏好】？

归纳偏好里面有个【奥卡姆剃刀】，就是【选模型的时候选最简单那个】即可

 

 

 

 

二、0101、绪论基本概念

博客对应课程的视频位置：

 

 

 

图片来自：https://blog.csdn.net/ejblover/article/details/108053129