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第1章 p1-p23  2017-2-20 Mon 模型：泛指从数据中学得的结果 Instance示例（或sample样本）：每条记录的数据。每条记录是关于一个事件或对象的描述。 Data set数据集:记录数据的集合 Attribute属性（或feature特征）：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项 Attribute value属性值：属性上的取值 Attribute s

第2章 模型评估与选择 p24-p51  2017-2-21 Tue Error rate错误率：分类错误的样本占样本总数的比例 Accuracy精度：1-错误率，分类正确的样本占样本总数的比例 Error误差：实际预测输出-样本的真实输出 Training error训练误差（或empirical error经验误差）：学习器在训练集上的误差 Generalization err

第2章 模型评估与选择 p24-p51  2017-2-24 Fri Model selection模型选择：选用哪种学习算法、使用哪种参数配置 （理想的解决方案：对候选模型的泛化误差进行评估，再选择泛化误差最小的那个模型） （通过实验来对学习器的泛化误差进行评估并进而做出选择） Hold-out留出法：将数据集划分为两个互斥的集合，一个训练集，一个测试集 （其划分要尽