【机器学习基础笔记(一)】机器学习基本概念

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      机器学习
          数据
                样本
                    样本空间
                    独立同分布
                特征
                    n维向量
                label
                    标记空间
          模型
              算法
                  归纳偏好
                      奥卡姆剃刀原则
                      实际验证效果
              泛化
          学习任务
            有监督学习
                分类
                回归
            无监督学习
                  聚类

学习:在假设hypothesis空间中进行搜索,匹配fit目标
版本空间:多个假设与训练集一致的假设空间,能够拟合训练集的模型(假设)构成的集合

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课后习题: zhuanlan.zhihu.com/p/355235881

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