《机器学习（周志华）》P19-习题1.1

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这个是本人自己阅读周志华的《机器学习》后，自己做的课后习题的答案，公布在网上的目的是希望能和更多大神交流解疑，因本人水平有限，难免有疏漏错误之处，欢迎各位大神指正，共同进步~

目录

【解答】

【分析】

一、“版本空间”的含义

百度百科

【简介】
版本空间(version space)是概念学习中与已知数据集一致的所有假设(hypothesis)的子集集合。

对于二维空间中的“矩形”假设（附件：图1），绿色加号代表正类样本，红色小圈代表负类样本。 GB 是最大泛化正假设边界(maximally General positive hypothesis Boundary), SB 是最大精确正假设边界(maximally Specific positive hypothesis Boundary). GB与SB所围成的区域中的矩形即为版本空间中的假设，也即GB与SB围成的区域就是版本空间。

在一些需要对假设的泛化能力排序的情形下，就可以通过GB与SB这两个上下界来表示版本空间。在学习的过程中，学习算法就可以只在GB、SB这两个代表集合上操作。

【来源】
版本空间的概念最初由 Mitchell 作为在解搜索方法下，理解监督学习基础问题的框架提出。

【总结】
也就是说，版本空间就是一个渣渣。

附件

图1