关键词：
学习教材为周志华教授的西瓜书《机器学习》
1.2 基本术语
维数 dimensionality
示例 instance
属性或特征 attribute or feature
特征向量 feature space
预测 prediction
标记 label 好瓜
样例 example 具有标记信息的示例
标记空间或输出空间 label space 所有标记的集合
分类classifaction 预测的是离散值（好瓜 坏瓜）的学习任务
回归regression 预测的时连续值（成熟度0.5 0.75）的学习任务
只涉及两个类别的“二分类”（binary classification）任务，其中一个类为“正类”（positive class），另一个为“反类”（negative class）
涉及多个类别的“多分类”（multi-class classification）任务
聚类（clustering）将训练集中的西瓜分成若干组，每组为一个簇（cluster）
根据训练数据是否拥有标记信息，学习任务可大致分为两类：“监督学习”（supervised learning）和“非监督学习”（unsupervised learning）。分类和回归是前者代表，聚类是后者代表。
独立同分布（independent and identically distribution，简称i.i.d）
1.3 假设空间
归纳（induction）和演绎（deduction）是科学推理的两大基本手段。
泛化（generalization）和特化（specialization）
假设（hypothesis）
假设空间和版本空间（version space）
绪论-1.1.2机器学习
1.1.2机器学习 机器学习分为两部分： 有监督学习（SurpervisedLearning） 无监督学习（UnsupervisedLearning） 强化学习（ReinforcementLearning，简称RL） 如下图所示： &n... 查看详情
机器学习：绪论
学习教材为周志华教授的西瓜书《机器学习》1.2基本术语维数dimensionality示例instance属性或特征attributeorfeature特征向量featurespace预测prediction标记label好瓜样例example 具有标记信息的示例标记空间或输出空间labelspace所有标记的集... 查看详情
《机器学习》（西瓜书）笔记--绪论
第一章 绪论1.1引言机器学习致力于研究如何通过计算的手段，利用经验（计算机系统中通常以数据的形式存在）来改善系统自身的性能。机器学习研究的主要内容是关于在计算机上从数据中产生模型的算法，即学习算法... 查看详情
绪论
...能的主要领域1.3人工智能的发展历史1.4人工智能的流派2.机器学习2.1机器学习定义2.2使用机器学习模型步骤3.表示学习3.1表示学习定义3.2语义鸿沟3.3局部表示和分布式表示3.3.1局部表示3.3.2分布式表示4.深度学习4.1深度学习的数据... 查看详情
机器学习学习笔记-绪论
根据训练数据是否拥有标记信息，学习任务可大致划分为两大类：“监督学习”和“无监督学习”，分类和回归是前者的代表，聚类是后者的代表。预测的若是离散值，学习任务则成为“分类”，涉及两个类别的是“二分类”，... 查看详情
机器学习绪论
首先，为什么机器学习很重要？我们一般的程序只能解决输入一定、计算过程一定、输出一定的问题。但是在现实生活中我们有很多问题都是无法用语言进行准确描述，我们在这里以一个反垃圾软件系统为例。如果我们需要... 查看详情
机器学习基础——绪论
深度学习是一个机器学习问题，从有限的样例中通过算法总结出一般规律，并可以应用到新的未知数据上。一种可以比较好解决贡献度分配的问题的模型是人工神经网络，简称神经网络。因为神经网络模型一般比较复... 查看详情
机器学习基础——绪论
深度学习是一个机器学习问题，从有限的样例中通过算法总结出一般规律，并可以应用到新的未知数据上。一种可以比较好解决贡献度分配的问题的模型是人工神经网络，简称神经网络。因为神经网络模型一般比较复... 查看详情
机器学习笔记第一章：绪论
主要符号表：$x$标量$mathit{x}$向量X变量集$mathbf{A}$矩阵$mathbf{I}$单位阵$chi$样本空间或状态空间 $D$数据样本 $H$假设集$varepsilon$ 学习算法$left| cdot ight|_p$$L_p$范数，缺省为2$supleft(cdot ig 查看详情
“跟着西瓜去学习”之--绪论
写在前面的话：人工智能界有一种说法，认为机器学习是人工智能领域中最能够体现智能的一个分支，从历史来看，机器学习似乎也是人工智能中发展最为迅速的分支之一。AndrewNg曾说机器学习将是未来人工智能的“电力&rdquo... 查看详情
机器学习笔记绪论模型评估与选择
目录第一章绪论0️⃣引言1️⃣基本术语2️⃣假设空间3️⃣归纳偏好第二章模型评估与选择0️⃣经验误差与过拟合1️⃣评估方法✏️留出法/hold-out✏️交叉验证法/crossvalidation✏️自助法/bootstrapping✏️调参/parametertuning与最终... 查看详情
神经网络与深度学习摘要第1章绪论
...能的主要领域1.3人工智能的发展历史1.4人工智能的流派2.机器学习2.1机器学习定义2.2使用机器学习模型步骤3.表示学习3.1表示学习定义3.2语义鸿沟3.3局部表示和分布式表示3.3.1局部表示3.3.2分布式表示4.深度学习4.1深度学习的数据... 查看详情
吴恩达《机器学习》章节1绪论：初识机器学习
1、欢迎参加《机器学习》 2、什么是机器学习？机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获... 查看详情
周志华《机器学习》入门-绪论
绪论什么是机器学习？人可以通过经验学习，比方说“朝霞不出门，晚霞行千里”，就是通过经验得来的知识。获得知识后，即使在不同的地点，不同的时间，看到不同的霞，我们也能作出正确的... 查看详情
《机器学习》西瓜书第一章绪论
机器学习绪论基本术语基础模型：泛指从数据中学得的结果数据集dataset：一组记录的集合示例instance/样本sample：关于一个事件或对象的描述属性attribute/特征feature：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项属性值attributevalue... 查看详情
1绪论初识机器学习
...xMenlospan.Apple-tab-spanwhite-space:preul.ul1list-style-type:disc什么是机器学习？机器学习是通过数据或者经验，优化计算机程序的性能标准，自动改进计算机的算法，以达到解决未知问题的目标监督学习计算机通过学习一组有标签的信息来... 查看详情
机器学习基础——绪论
深度学习是一个机器学习问题，从有限的样例中通过算法总结出一般规律，并可以应用到新的未知数据上。一种可以比较好解决贡献度分配的问题的模型是人工神经网络，简称神经网络。因为神经网络模型一般比较复... 查看详情
《机器学习》二刷超详细笔记|第一章绪论(代码片段)
...者在四月份学习完这本西瓜书，一头雾水，觉得机器学习实在太抽象，一直没有入门。开学后上完了必修的《machinelearning》这门课，并且自己编程实现了多种算法以及复现论文后，才对机器学习有了一点了解&#... 查看详情