读西瓜书的笔记
小编学识有限，可能不会在第一时间，或者保证自己的高产效率，个人认为，只有吸收了的知识点才可以叫做笔记。当然，小编也不会按部就班的0是将书中的知识点带入到笔记中来。希望和志同道合之士共进步
大体介绍：
此书共十六章，大体可以分为三部分：
- 1~3章：介绍ML的基础知识；
- 4~10章：介绍经典、常用的学习方法；
- 11~16章：进阶的知识
前三章之后各章均相对独立，大家可以根据自己的兴趣以及时间自主分配。
| 姓名 | 职位 | 目标岗位 |
|---|---|---|
| 李智博 | Dev | AI算法工程师 |
| 男 | AI爱好者 | 深度学习开发工程师 |
| 本科 | AI嵌入式部署工程师 |
目录和前言往往是一本书中最容易被读者忽视的地方，由于我也是第一次看这本书，对这句话产生了深刻的记忆："入门阶段最需要的是理清基本概念、了解领域概貌，这好比人到了一个陌生的地方，首先要去找一张地图，大概了解哪里是山，那里有水，自己身在何处，然后才好到具体的区域去探索"。这句话在小编心中留下很深刻的教诲，茅塞顿开。以前读书没有看目录，认为只要按照作者的设计思路去浏览一本书就算把书吃透了，但是读过几本书后发现有些书里面按照作者的思路去浏览，有一些知识点属于领域性比较强，这些是用不上的。读者当然也希望所学"既广而深"，但在有限的时间内必先有个折中，在入门阶段“顾及细微”应该让位与“观其大略”，否则难免只见树木，不见森林。
目录：
1.绪论
第一章内容相对比较轻松，介绍的是一些基本术语以及基础知识，下main我们从头开始分析。
1.1 引言
像LOL一样，这本书中全是细节。读引言的时候，有些好奇如下这一段话是为了代入感更强还是单纯是周老师馋西瓜啦，哈哈哈哈
傍晚小街路面上沁出微雨后的湿润，和煦的细风吹来，抬头看看天边的傍晚，嗯，明天又是一个好天气，走到水果摊旁边挑了一个根蒂蜷缩、挑起来声音浑浊响的青绿西瓜，
一边满心期待着皮薄肉厚瓤甜的爽落感，一边愉快的想着，这学期下了狠功夫，基础概念弄得清清楚楚，算法作业也是信手拈来，这门课的成绩一定差不了
一段话，满满的全是细节
- 为什么说看到微湿路面、感到和风、看到晚霞就认为明天是好天呢？ 根据我们的经验，出现上述场景，第二天天气通常会好
- 为什么看到根蒂蜷缩、挑起来声音浑浊响的青绿西瓜，就判断是好瓜？ 我们吃过、看过很多西瓜，所以基于色泽、根蒂、敲声这几个特征，即可推断。
把你自己的大脑想象成计算机，人脑完成的工作让计算机来实现，广义也就算是机器学习了
1.2 基本术语（对于ML、DL 玩家来说是基操，不赘述）
数据集（Dataset）
样本（Sample）
属性（Attribute）
特征（Feature）
回归（regression）
分类（classification）
聚类（clustering）
关联（association）
有监督学习
无监督学习
半监督学习
1.3 假设空间
这里需要注意，在训练时可能会出现多个假设与训练集一致的“假设集合”例如（色泽=，根蒂=蜷缩，敲声=浊响）可以包含（色泽=，根蒂=蜷缩，敲声=）（色泽=，根蒂=*，敲声=浊响）的版本空间，所以引出1.4归纳偏好。