机器学习-周志华,习题1.1,答案探究

本文探讨了不同版本空间的概念,包括三种可能的版本空间形态,并提到了设置阈值和排除异类后的优先级偏好等问题。

1.1版本空间


1.2 感觉上,可能的假设应当就是不同的版本空间,则对应了如图1.2的3种版本空间

1.3 看不懂题目意思。设置阈值,或者排除异类后,按优先级具有偏好。

1.4 不能理解,等回过头来再看这题吧。

### 关于《机器学习周志华西瓜书课后习题解析 #### 不同章节的习题特点与解决方法 对于不同章节中的具体目,解决方案各有侧重。例如,在第九章中提到的内容涉及较为复杂的模型评估和技术应用[^1]。 #### 构建不剪枝决策树的具体案例分析 当处理特定的数据集如西瓜数据3.0α时,构建不剪枝决策树的过程不同于简单的决策桩。这里需要考虑更多的节点分裂标准以及如何全面地利用特征属性进行划分,而不是仅仅依赖单一条件做出判断[^2]。 #### 计算假设空间大小的方法探讨 针对西瓜分类问中的假设空间计算,如果采用最多包含k个合取式的析合范式,则可以通过组合数学的方式估计可能存在的假设数量。这涉及到对给定条件下所有潜在模式的理解和量化[^3]。 #### 版本空间的概念及其求解过程说明 版本空间是指既能够解释已有观察又尽可能泛化到未见实例的一组假设集合。通过移除那些无法匹配已知正例或反而能解释负例的候选方案,可以逐步缩小这一范围直至找到最优解[^4]。 ```python def calculate_hypothesis_space_size(attributes, values_per_attribute): """ Calculate the size of hypothesis space given attributes and their possible value counts. :param attributes: List of attribute names :param values_per_attribute: Dictionary mapping each attribute to its number of distinct values :return: Total number of hypotheses in the space """ total_combinations = 1 for attr in attributes: if attr in values_per_attribute: total_combinations *= (values_per_attribute[attr] + 1) # Include wildcard '*' return total_combinations - 1 # Exclude completely wild card case '* * ...' # Example usage based on provided information from reference [3] attributes = ["色泽", "根蒂", "敲声"] value_counts = {"色泽": 2, "根蒂": 2, "敲声": 2} print(f"The estimated number of possible hypotheses is {calculate_hypothesis_space_size(attributes, value_counts)}") ```
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