一、引言
二、基本术语
1、数据:
- 数据集;
- 样本:从数据集抽取;
- 特征向量:样本空间;颜色,大小等
- 属性:其中一个特征,如颜色
- Label
2、模型:
- 分类:二分类;多分类
- 回归
- 有监督和无监督学习:是否需要标签
3、预测:
- 预测
- 泛化能力
三、假设空间
四、归纳偏好
同一个数据集训练出不同模型,如何选择模型;
奥卡姆剃刀:选择最简单的一个;
No Free Lunch Theorem:具体问题具体分析。
本文探讨了数据科学的基本术语,包括数据集、样本、特征向量和模型的分类。介绍了有监督和无监督学习的区别,以及模型选择的原则,如奥卡姆剃刀和NoFreeLunchTheorem。此外,还概述了人工智能的发展历程和当前的应用情况。
同一个数据集训练出不同模型,如何选择模型;
奥卡姆剃刀:选择最简单的一个;
No Free Lunch Theorem:具体问题具体分析。
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