【西瓜书阅读笔记】绪论

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。

一、引言

二、基本术语

1、数据:

  1. 数据集;
  2. 样本:从数据集抽取;
  3. 特征向量:样本空间;颜色,大小等
  4. 属性:其中一个特征,如颜色
  5. Label

2、模型:

  1. 分类:二分类;多分类
  2. 回归
  3. 有监督和无监督学习:是否需要标签

3、预测:

  1. 预测
  2. 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。 

五、 发展历程

六、应用现状

七、 阅读材料

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