**机器学习 **：在计算机上从数据中产生“模型”（model）的算法，即“学习算法”
泛化：学得模型适用于新样本的能力
极端情况 概念不成立 空集
版本空间：与训练集一致的“假设集合”
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）:若有多个假设与观察一致，则选最简单的那个
[学习算法自身的归纳偏好与问题是否相配，起到决定性作用][null]
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No Free Lunch Theorem (NFL)：若所有问题同等重要，则各算法的期望性能（总误差）相同
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写在最前面 如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中...
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机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1) 廖...
新的学习周期开启喽！在接下来的几天，我将开始学习吴恩达的机器学习课程，并将课程的主要内容整理成笔记，以便以后...
1. 引言 模型和模式 模型泛指从数据中学得的结果 【模型】：指全局性结果（如一棵判断什么是好瓜的决策树） 【模式...
本章节整理的目的，出于对周志华西瓜书学习总结，从中对周志华部分理解的举例，此外添加了部分相关内容和衍生内容，供自己...
本文标题：机器学习 Chapter 1 绪论
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/qltdcxtx.html
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