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机器学习（周志华版）学习笔记（二）假设空间

科学推理的两大手段：

归纳：从特殊到一般的泛化过程。

泛化：从样本中学习训练出不在样本中的数据集的共同特征，使其适用于整个样本空间。

演绎：从一般到特殊的特化过程。

特化：与泛化相反，整体样本的共同特征推演出具体特征。

 

 

例子理解：

编号

色泽

根蒂

敲声

好瓜

1

青绿

蜷缩

浊响

是

2

乌黑

蜷缩

浊响

是

3

青绿

硬挺

清脆

否

4

乌黑

稍蜷

沉闷

否

泛化过程

已知样本中好瓜的特征是：青绿、蜷缩、浊响和乌黑、蜷缩、浊响，根据学习的到好瓜的共同特点是蜷缩、浊响或者只有蜷缩或者只有浊响。

新样本中给出一组瓜的特征：青绿、蜷缩、清脆，判断该瓜是否属于好瓜的过程。

特化过程

找出好瓜所具有的其他一些特征因素

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