【机器学习】 第一章 绪论

第一章 绪论

基本概术语

中文 英文 含义
机器学习 Machine learning
数据集 data set
属性 attribute
特征 feature
属性空间 attribute space
训练集 training set
假设 hypothesis 学得模型对应了关于数据的某项潜在规律
真相 truth 潜在规律自身
标记 label
分类 classification 预测值是离散值
回归 regression 预测值是连续值
二分类 binary classification
多分类 multi-class classification
聚类 clustering
监督学习 supervised learning
无监督学习 unsupervised learning
泛化 generalization 学得模型应用于新样本的能力
分布 distribution
独立同分布 independent and identically distributed,i.i.d.
归纳 induction
演绎 deduction
归纳偏好 inductive bias 机器学学习算法对某种类型假设的偏好
奥卡姆剃刀 Occam’s razor 多个假设与观察一致,选取最简单的
没有免费的午餐定理 NFL

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