读书笔记-《机器学习》第一章:绪论

本文总结了周志华老师《机器学习》一书的关键知识点,包括学习算法的目标、泛化能力、归纳偏好的概念及其重要性。此外,还讨论了深度学习的发展背景。

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    最近在学习周志华老师的《机器学习》,现将每一章我认为比较重要的知识点总结出来。这样能够方便在今后迅速地了解每一章的大致内容,做到温故知新。希望也能帮助到大家。

 

第一章 绪论

  • 我们能做出有效地预判,是因为我们已经累计了许多经验,而通过对经验的利用,就能对新情况做出有效的决策
  • 机器学习所研究的主要内容,是关于在计算机上从数据中产生“模型”的算法,即“学习算法”
  • 机器学习的目标是使学的模型能很好地适用于“新样本”,而不是仅仅在训练样本上工作得很好,学得模型适用于新样本的能力,称为“泛化”能力
  • 机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好,称为“归纳偏好”
  • 对于一个学习算法a,若它在某些问题上比学习算法b好,则必然存在另一些问题,在那里b比a好。这个结论对任何算法均成立
  • 脱离具体问题,空泛地谈论”什么学习算法更好“毫无意义。学习算法自身的归纳偏好与问题是否匹配,往往会起到决定性的作用
  • 深度学习发展的原因:数据大了、计算能力强了
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