《机器学习》周志华第一章绪论:思维导图与课后答案

本文探讨了机器学习中版本空间和假设空间的概念,通过图示说明两者的关系,并详细解释了如何从假设空间中筛选出符合特定条件的版本空间。同时,文章分析了在面对不同数量合取式的析合范式时,可能出现的假设种类数量。

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一.要点

第一章思维导图

二.课后题

  1. 版本空间是假设空间的特例。假设空间请参考P5的图1.1。图1.1中每一个框都是一个假设。箭头从特定假设指向泛化后的假设,一如溪水汇向河流。版本空间参考P6的图1.2。只选择符合(好瓜 V 给出示例)的假设。应当注意,图1.1为了好看起见,特定假设仅指向一个泛化后的假设——实际上,它可以指向多个泛化后的假设相应版本空间

  2. 参考P5图1.1上方文字。统计表1.1情况。色泽2项;根蒂3;敲声3.先不加1是为了方便排除之后组合的冗余情况。存在空集。共有2*3 *3=18项最基础的假设。所有项目都不选择,即为空集;每次都只选1项,有18个;…;全部都选择,那么只有1个。面对最多包含k个合取式的析合范式,应有
    C018+C118+…+Ck18种可能的假设

  3. 选训练错误最小的假设。如果有多个同样的,懒得想了,扔色子吧。

  4. 不想打公式了,从式1.2第三个等号右边开始改。NFL定理假设了f均匀分布。l那么求和(h,f)搞的就是期望,跟h无关。所以最后式子推出来还是跟h无关。

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