【自学笔记】0基础自学机器学习 （第二天）
定义：机器学习是人工智能的一个分支领域，主要关于构造和研究可以从数据中学习的系统。
小不忍则乱大谋，不可急功近利，工欲善其事，必先利其器，得能吃苦。
今日上午，阅读了西瓜书的第一章绪论，大致了解了机器学习的一些宏观内容，在下认为，接触一个全新的、完全陌生的’领域，从导读起，先死记硬背记下一些概念，再去理解的效果要比直接上手案例来的更踏实，方法前期虽笨拙，在后续的学习过程中会不断纠正一些概念，通过系统来反思、整理、这些死记硬背的碎片化知识点，有利于掌控宏观，形成 整体性学习 结构，所以，今日先摘取部分关键词与英文单词奉上。想学习的朋友可以去书中或网络中查看相关含义，强行理解，理解不了就算了，记住这个名字，不怕曲解，只要常怀“整体性学习，不断反思”的心，思想就会不断碰撞，贴近真像，加深记忆。
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中文 |
英文 |
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机器学习算法 |
Machine learning algorithm |
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模型 |
Model |
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数据集 |
data set |
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示例 |
instance |
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样本 |
sample |
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属性 |
attribute |
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特征 |
feature |
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值 |
value |
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空间 |
space |
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特征向量 |
feature vector |
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维数 |
dimensionality |
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训练 |
training |
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假设 |
hypothesis |
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真像 |
ground-truth |
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学习器 |
learner |
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预测 |
prediction |
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标记 |
label |
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样例 |
example |
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分类 |
classifcation |
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二分类 |
binary classifcation |
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正类 |
positive class |
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反类 |
negative class |
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多分类 |
multi-class classifcation |
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测试 |
testing |
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回归 |
regression |
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聚类 |
clustering |
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簇 |
cluster |
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监督学习 |
supervised learning |
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非监督学习 |
unsupervised learning |
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未见示例 |
unseen instance |
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泛化 |
generalization |
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分布 |
distribution |
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独立同分布 |
independent and identically distributed |
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归纳 |
induction |
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演绎 |
deduction |
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特化 |
specialization |
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概念 |
concept |
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版本空间 |
version space |
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归纳偏好 |
inductive bias |
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奥卡姆剃刀 |
Occarn’s razor |
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没有免费午餐定理 |
No Free Luch Theorem |
----------现代希腊字母表----------
数学盲的福音来了！大多人止步于数学并不是因为公式复杂冗长，而是因为字母不认识，难记，更不想了解所表背后之含义。还是那句话，笨人要想厉害，就吃苦。
