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  • 机器学习基本概念

    周志华

     
    第一章绪论
     
    基本术语:
    例子:西瓜
    数据集 (列表及数组)(每条记录都是关于一个事件或者对象的描述) 
    样本(示例):一条完整整的数据,则称为样本
    特征(属性):对数据维度的称呼  称为属性空间
    特征向量: X,Y,Z 中 西瓜的三个属性都能在其中对应的,一个点.
    d 维样本空间, d 称为样本的维数
    学习:从数据中获得模型的过程为训练
    训练样本:用来训练数据的样本    --
    假设:学得关于数据的潜在规律
    模型:有时称为学习器
    标记: 对西瓜的标识 (好瓜)
    样例:拥有的标记的信息
    标记空间:所有标记的集合
    分类: 预测的是离散值, 好瓜或者坏瓜
    回归:预测的连续值,西瓜成熟度0.95, 0.37
    二分类: 一个正类,一个反类.
    多分类: 多个分类 , y = r r为实数集
    测试:预测过程
    预测样本:预测样本
    聚类: 识别我们不知道的标记信息.
    泛化:适应整个样本空间.
     
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