摘要：
1.问题举例Aldo有时会去进行水上运动，天气情况对于Aldo选择是否去水上运动有很大的作用，可以想象，如果天气好，很可能Aldo就会去，如果天气恶劣，Aldo就不会去。现在已知若干天的天气情况，和Aldo是否去参与了水上运动的记录，根据新的一天的天气情况来预测Aldo是否会去进行水上运动。下面就是一些样本： 2.概念学习概念的学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数。布尔函数一般形式：F(b1, b2, ..., bn)，其中 bi的定义域为{0,1}i，F的值域为{0, 1}。 在一般的定义域上的，取值在 {0, 1} 中的函数也叫做布尔值函数，概念学习定义中的布尔函 阅读全文
摘要：
1. 注意方法涉及的领域 原文：“机器学习从本质上讲是一个多学科的领域。它吸取了人工智能、概率统计、计算复杂性理论、控制论、信息论、哲学、生物学、神经生物学等学科的成果。”思考： 在研究理解具体机器学习方法的时候，要注意到该方法涉及的学科领域是什么，在比较不同的机器学习方法时，要注意到它们在学科领域上是否存在区别，这样能够更好的理解和应用机器学习方法。比如，在分析比较C4.5和SVM的时候，它们涉及的领域就有很大差别。2. 学习的定义 原文：“对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序从经验E中学习。” 思考：学习三个要素： 阅读全文