机器学习学习笔记.day1

周志华《机器学习》 学习笔记

最近开始学习机器学习，参考书籍西瓜书，做点笔记。

第一章.绪论

第一章主要介绍机器学习中的名词、发展、现状等。

机器学习研究内容：计算机上，从数据中产生模型的算法。

数据集：记录的集合。

样本：数据集中每条记录的对一个对象的描述。

属性、特征：反应对象某方面表现的事项。

属性值：属性的取值。

属性空间、样本空间：属性所张成的空间。

特征向量：在由属性所张成的空间中，每个点对应一个坐标向量，因此把一个示例称为一个特征向量。

维数：每个事例的属性描述个数。

标记：每条事例对应的判定结果。

样例：拥有标记的示例。

标记空间：由样例中的标记组成的空间。

泛化：从具体事实归纳总结出一般规律。

特化：从基础原理推演出具体情况。

版本空间：与训练集一致的“假设集合”。

绪论中主要看一些术语解释，发展现状知识简单了解了下。

如有不正确或者不完整的地方，欢迎补充。