【学习笔记、面试准备】机器学习西瓜书要点归纳和课后习题参考答案——第1章
机器学习西瓜书要点归纳
- 第1章 绪论
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- 1.1 引言
- 1.2基本术语
- 1.3 假设空间
- 1.4 归纳偏好
- 1.5 发展历程
- 1.6 应用现状
- 1.7 阅读材料
- 习题
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第1章 绪论
1.1 引言
机器学习（machine learning）：通过计算、利用经验，改善系统自身性能。
学习算法（learning algorithm）：在计算机上从数据产生“模型”的算法。
模型（model）/学习器（learner）：从数据中学得的结果。学习算法在给定数据和参数空间的实例化。
1.2基本术语
数据集（data set）：数据记录的集合。
样本（sample）/示例（instance）：一条数据记录。
属性（attribute）/特征（feature）：反映对象在某方面的性质的事项。
属性值（attribute value）：属性的取值。
属性空间（attribute space）/样本空间（sample space）/输入空间：属性张成的空间。
一个具体的张的例子是：将两条线段（或向量）在平面内任意“拉伸”、“延长”，使其成为由它们张成的平面三角形的两条边。
假设有两个向量 v 1 = [ 1 , 2 ] \boldsymbol{v_1}=[1,2] v1=[1,2]， v 2 = [ 3 , 4 ] \boldsymbol{v_2}=[3,4] v2=[3,4]，我们可以通过对它们进行线性组合，得到一个平面上的向量：
v 3 = a v 1 + b v 2 = [ 1 2 ] a + [ 3 4 ] b \boldsymbol{v_3}=a\boldsymbol{v_1}+b\boldsymbol{v_2}=\begin{bmatrix} 1 \\ 2 \end{bmatrix}a + \begin{bmatrix} 3 \\ 4 \end{bmatrix}b v3=av1+bv2=[12]a+[34]b
其中 a , b a,b a,b 是实数系数。此时， v 1 \boldsymbol{v_1} v1 和 v 2 \boldsymbol{v_2} v2 张成了一个平面， v 3 \boldsymbol{v_3} v3 是由这两个向量线性组合而成的新向量，也处于这个平面中。如果我们选择合适的 a a a 和 b b b，就可以让 v 3 \boldsymbol{v_3} v3 位于这个平面上的任意点，从而“张开”整个平面。
维数（dimensionality）：每个示例由维数个属性描述。
学习（learning）/训练（training）：从数据中学得模型的过程。
训练数据（training data）：训练过程中使用的数据。
训练样本（training sample）：训练数据的一个样本。
训练集（training set）：训练样本组成的集合。
假设（hypothesis）：学得模型对应某一种规律。
举例来说，如果我们使用线性回归模型来预测房屋的价格，那么我们的假设可能是关于房屋价格和该地区各种属性（例如房屋面积、楼层、位置等）之间的线性关系。
真相/真实（ground-truth）：数据的潜在规律。
预测（prediction）：推断结果。
训练集也算
标记（label）：示例的结果。
样例（example）：拥有标记信息的样本。
例就是示范的意思。
标记空间（label space）/输出空间：标记张成的空间。
分类（classification）：预测离散值。
回归（regression）：预测连续值。
二分类（binary classification）：2个类别的分类。
正类（positive class）：二分类的一个类。
反类（negative class）：二分类的另一个类。
多分类（multi-class classification）：多个类别的分类。
至少2个
测试（testing）：使用学得模型预测。
测试样本（testing sample）：被预测的样本。
聚类（clustering）：把训练集分为若干组。
簇（cluster）：聚类的一组。
监督学习（supervised learning）：训练有标记信息。
无监督学习（unsupervised learning）：训练无标记信息。
泛化（generalization）：学得模型适用于新样本的能力。
分布（distribution）：随机变量一定范围内所有可能取值的概率情况。
独立同分布（independent and identically distributed，i.i.d.）：每个样本是独立在分布上采样获得的。
一次输入一个样本，不管其他信息，故此。
1.3 假设空间
泛化（generalization）：特殊到一般。
归纳（induction）：泛化过程。
特化（specialization）：一般到特殊。
演绎（deduction）：特化过程。
归纳学习（inductive learning）：“从样例学习”的归纳。
概念（concept）：狭义归纳学习要求从训练数据学到的规则。
举例：好瓜是XXX的
匹配（fit）：通过训练数据拟合模型的过程。
假设空间：所有假设集合。
可以只是人考虑到的
版本空间（version space）：所有与训练数据一致的假设集合。
1.4 归纳偏好
归纳偏好（inductive bias）：机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。
奥卡姆剃刀（Occam’s razor）原则：若有多个假设与观察一致，则选最简单的那个。
没有免费的午餐（No Free Lunch Theorem,NFL）定理：在所有可能的数据分布上，所有算法的期望性能都是相同的。
（要考虑学习算法自身归纳偏好要和问题相配）
式（1.1）：
理解：参考这篇
直观上是求期望的具体式子。
式（1.2）：
理解：参考南瓜书
直观上，当真实分布是均匀随机的，什么算法都是猜。
1.5 发展历程
1.6 应用现状
1.7 阅读材料
习题
参考这里