机器学习 西瓜书 第一章 [读书笔记+习题]

Chapter 01 绪论

1. 学习过程为了找出或逼近真相
2. • 对于离散值的学习任务称为[分类] (classification)
   • 对于连续值的学习任务称为[回归] (regression)
3. 奥卡姆剃刀:若有多个假设与观察一致，则选最简单的那个
4. 没有免费的午餐定理(No Free Lunch Theorem)
   
   • 在普适条件下，所有算法的表现期望都是相同的
   • 所以说，在没有指定数据集的前提下，空谈算法优劣都是耍流氓
   • NFL定理揭示了一个重要事实：最优化类算法的归纳偏好与问题是否相配，往往会起到决定性的作用

练习

#1.3

• 数据足够大：直接剔除含有噪声的数据
• 否则：对数据进行去噪处理
  
  • 拟合
  • 插值
  • 聚类

#1.4

#1.5

• 推荐算法
• 键入自动提示
• 搜索排序
• 邮件分类筛选，垃圾邮件拦截