机器学习西瓜书第一章及第二章思维导图和相关注解

西瓜书第一章

西瓜书第一章主要对基础术语进行了介绍，并举例解释相关含义，最后简要介绍了学科发展史以及各领域的顶级会议与期刊。具体如下：

第一章思维导图

详细解释

以表1.1为例：所谓示例/样本/特征向量代表在表中代表着编号为1~4的4个西瓜；属性代表着{色泽；根蒂；敲声}；属性值有{色泽：青绿；乌黑}；{根蒂：蜷缩；硬挺；稍蜷}；{敲声：浊响；清脆}；此处维数为3。好瓜下是与否为标记信息。

以图1.1为例，这里列举出了西瓜问题的部分假设空间，假设空间及其规模大小由假设决定，而假设则为所有属性值的组合。如西瓜问题共计假设为 ： 色泽 x 根蒂 x 敲声 + 1 = 4 x 4 x 3 + 1 = 37。 此处需考虑某一属性不参与决定西瓜好坏的可能，故需在该属性属性值的数量上+1。 搜索过程有很多，第一章只是做了简单解释。版本空间如图1.2所示，版本空间是与训练集一致的“假设集合”，当训练集中包含样本越多（西瓜越多），可以拟合训练集数据的假设也就越少，其版本空间规模越小。


图1.4阐述了归纳偏好可能产生的结果。归纳偏好可看作学习算法在假设空间中对假设进行选择的启发式或“价值观”，根据不同的任务需求，学习算法需要有不同的归纳偏好。奥卡姆剃刀是一种归纳偏好的选择方法，但判断何为“简单”是一个难题

西瓜书第二章

西瓜书第二章对调参问题，数据集划分方法，实验结果评估方法进行了介绍，具体如下：

思维导图

正配合南瓜书手撕公式和python代码。