[西瓜书学习]第一章：绪论

最新推荐文章于 2025-07-05 14:30:24 发布

ye6

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文章标签：学习

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以下内容是笔者认为重要的知识点的思维导图

读书心得

🍉书入手已经快半年多了，曾以为我入手就能马上静下心看，没想到第一次阅读，就被大量的概念给劝退，其实是自己心还静不下来的原因，刚考研完，趁着还空闲的时间好好阅读这本书，希望能有所有收获吧

今天印象比较深刻的一段话是：

脱离具体问题，泛泛而谈学习算法的优劣是毫无意义的，学习算法自身的归纳偏好与问题是否匹配，往往会起到决定性作用。

这不就是人嘛～学习成绩好不代表修灯泡厉害，每个人都应该在自己擅长的领域发光发热～

确定要放弃本次机会？

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周志华机器学习西瓜书第一章绪论学习笔记

Sodas的博客

01-17

914

学习西瓜书，并且会持续更新。采纳了很多大佬的笔记，欢迎大家评论区指出交流

【机器学习】(西瓜书)第1章绪论 & 第2章模型评估与选择

admin11111111的博客

03-16

935

一、绪论 1. 什么是机器学习（Machine Learning）？致力于研究如何通过计算的手段，利用数据（经验）来改善系统自身的性能。主要研究内容：是关于在计算机上从数据中产生“模型”（model）的算法，即“学习算法”（learning algorithm）——将经验数据提供给学习算法，学习算法就能基于数据产生模型；在面对新的情况时，模型会给我们提供相应的判断。（模型泛指数据中学到的结果。） 2. 基本术语 data set: 数据集，数据记录的集合。 sample(or ins.

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西瓜书《机器学习》全网最详细解读 第一章：绪论

sherlockMa的博客

04-12

1335

《机器学习》，又称西瓜书，是南京大学教授周志华教授编著的一本机器学习领域的经典教材。在接下来的日子里，我将每周精心打磨一章内容，全方位、多角度地为大家剖析书中精髓。

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05-14

254

1.1引言模型：指从数据中学得的结果模式：指局部性结果 1.2基本术语数据集（data set）：一组记录的集合（如西瓜的描述集合）示例（instance）或样本（sample）：数据集中的一条记录，是关于一个事件或对象的描述。（如每个示例代表对一个西瓜的描述）属性（attribute）或特征（feature）：反映对象某方面的表现或性质的事项。（如西瓜的属性描述为：根蒂、敲声、色...

西瓜书学习笔记——第一章：绪论

Andrewings

05-15

680

第一章：绪论1.1 引言1.2 基本术语1.3 假设空间1.4 归纳偏好“聪明”算法a永远好于“笨拙”算法b？ 1.1 引言机器学习的定义（由[Mitchell,1997]提出）：假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对E进行了学习。 1.2 基本术语数据集（D）：记录的集合示例（instance）...

【机器学习西瓜书】第一章绪论习题解答

CrystalLuo0827的博客

09-07

1485

西瓜书的学习：第一章 绪论

weixin_42956945的博客

01-22

190

第一章 绪论学习算法从数据中产生“模型”的算法机器学习研究关于学习算法的学问模型从数据中学得的结果（在本书中的定义）学习器学习算法的抽象数据集 D={x1,x2,⋯ ,xm}D=\lbrace x_1,x_2, \cdots,x_m\rbraceD={x1,x2,⋯,xm} 样本（示例） xi=(xi1,xi2,⋯ ,xid)x_i=(x_{i1},x_{i2},\cdots,x_{id})xi=(xi1,xi2,⋯,xid) 特征（属性）属性值特征空间（样本空间）以

笔记整理：西瓜书——第1章：绪论

peinbill的博客

03-19

1021

不知不觉就研一下啦，想了想，作为一个专硕狗也要开始考虑工作和实习了，不过在这之前打算先花那么一两个月再刷刷书。看书必然要做笔记，但是做笔记最痛苦的经常是：嗯，笔记做了，短时间还记得，过了一段.......笔记不见了，东西也基本忘光了（经常发生）。想了想，就在博客稍微记一下吧。因为本渣的专攻方向为机器学习和深度学习，西瓜书和Benjor那本蓝皮书算得上必备之本。就把两本书的大致笔记做一下吧。先刷西瓜...

机器学习西瓜书笔记：第一章 绪论

make a wish

04-01

1610

机器学习西瓜书笔记：第一章 绪论

机器学习西瓜书——第一章 绪论

qq_44941689的博客

06-11

1186

以上是西瓜数据集的训练集色泽有“青绿”、“乌黑”和“浅白”三种根蒂有“蜷缩”、“硬挺”和“稍蜷”三种敲声有“浊响”、“清脆”和“沉闷”三种西瓜书中的假设空间由形如“好瓜(色泽=?)∧(根蒂=?)∧(敲响=?)”的可能取值所形成的假设组成。并且考虑极端情况，即世界上没有“好瓜”这种东西，用∅表示这个假设。此时的假设空间规模为4×4×4+1=65种情况。在此博主进行了细致说明。现实问题中我们常面临很大的假设空间，但学习过程是基于有限样本训练集进行的，因此，可能有多个假设与训练集一致，即存在着一个与...

【机器学习】西瓜书第一章 绪论

Douglas的博客

08-22

1366

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Policy Gradient（基于 Softmax 的策略梯度算法）是强化学习中的经典策略梯度方法，通过直接优化策略函数来最大化累积奖励。

新人如何入门学习 STM32？

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像 CLIP 这样的大型预训练视觉-语言模型，在学习能够迁移到各种下游任务的表示方面表现出了巨大潜力。与传统基于离散标签的表示学习不同，视觉-语言预训练将图像和文本对齐到一个共同的特征空间，这允许通过提示（prompting）实现对下游任务的零样本迁移，即分类权重是从描述感兴趣类别的自然语言中合成出来的。在本文中，我们指出实际部署此类模型的一个主要挑战是提示工程（prompt engineering），这需要领域专业知识且极其耗时——因为词语的细微变化可能对性能产生巨大影响。

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docker学习二天之镜像操作与容器操作

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ls / : 列出的是容器里的目录结构。-p 80:80:表示在别的服务器里访问该机80端口的容器的80端口。docker cp <容器ID>:/path/to/file ./local_path。docker rm $(docker ps -aq) # 删除所有停止的容器。docker cp ./local_file <容器ID>:/path/、需要注意的是这个删除的容器是要停止的，05a是容器的id前三位也是可以的。docker exec -it <容器ID> /bin/bash。

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