第一章 对象之我见

“我们分解自然界,然后将其组织成概念,同时总结其重要性,很大程度上是因为我们一起坚守这个贯穿我们语言社会,并以我们的语言的形式所固定下来的约定…如果我们不遵守这个约定中有关数据组织和数据分类的内容的话,我们根本无法进行交流”

                                                                                                                                                   ——Benjamin Lee Whorf(1897-1941)

计算机革命起源于机器,因此编程语言应该也是起源于机器。

但是有别于机器,计算机是思维的扩展工具(“思维的自行车”,就像Steve Jobs 喜欢说的那样)和不同类型的表达方式。因此,计算机开始越来越不像机器,反而越来越像我们思维的一部分,也和其他的表达方式类似,如书写、绘画、雕刻、动画及电影等。面向对象的编程方式(OOP)正是计算机作为表达媒介的一种。

本章将会介绍OOP的基本概念,包括开发方法的概述。本章以及本书会假设您已经有一些编程经验,可以不是C语言。如果您感觉在读此书之前还需要更多的编程方面的准备,您可以先看一下Thining in C的多媒体资料,该资料可以从www.MindView.net下载。

在没有了解全貌之前,很多人都会觉得无法轻松开始面向对象编程,因此,本章作为背景和补充材料将会介绍很多概念,以帮助你建立OOP的大观。可是,在看到一些实例之前,许多人有可能无法理解这些抽象概念,这些人如果没有接触代码有可能会迷失方向。如果你也是这样,渴望学习这门语言的细节,那么就跳过此章节——跳过此章不会影响你编程和学习这门语言。然而,为了理解对象为什么重要以及怎么设计对象,你最终还会回来细读此章节。

### 机器学习西瓜书第一章课后习题解析 #### 1.1 关于机器学习的理解 机器学习是一门通过计算手段,利用经验来改善系统自身性能的学科[^1]。此领域专注于研究各种“学习算法”,这些算法能够使计算机程序依据数据自动改进。 #### 1.2 解释基本术语 - **特征向量**:描述对象特性的数值表示方法。 - **泛化能力**:指模型对于未见过的数据的表现好坏程度。 - **概率分布**:用来刻画随机变量取不同值的可能性大小。 - **独立同分布(IID)**:样本之间相互独立,并服从相同的分布规律。 #### 1.3 讨论假设空间的概念 假设空间是指所有可能存在的假设集合,在监督学习中通常指的是所有潜在映射函数的空间。搜索即是在这个空间内找到最合适的那个假设的过程。版本空间则是指那些与已知实例相吻合的所有假设构成的一个子集。 #### 1.4 归纳偏好的重要性及其体现方式 任何有效的机器学习算法都具备一定的归纳偏好,这意味着即使面对多个表面上看起来同样适用于训练集的假设时也能做出选择。奥卡姆剃刀原理指出更简单的解释往往更为可靠,这一理念帮助指导了如何设定合理的偏好倾向。此外还介绍了No Free Lunch (NFL) 定理的重要性,强调不存在普遍最优的学习器,因为每种算法都有自己的适用范围和局限性。 #### 1.5 总结机器学习的发展历程 回顾了从早期的人工神经网络到现代深度学习等多个阶段的技术进步情况以及其间的重要里程碑事件。 #### 1.6 探讨当前的应用场景和发展趋势 概述了当今社会各个行业中广泛应用的各种类型的机器学习解决方案和技术框架,比如图像识别、自然语言处理等领域内的成功案例。 ```python # Python代码示例用于说明线性回归实现 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression X = [[0, 1], [5, 1], [15, 2], [25, 5], [35, 11], [45, 15], [55, 34], [60, 35]] y = [4, 5, 20, 14, 32, 22, 38, 43] model = LinearRegression() model.fit(X, y) print(f'Intercept: {model.intercept_}') print(f'Slope(s): {model.coef_}') ```
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