-
從NFL定理可知,這兩個(gè)假設(shè)同樣好,我們立即會(huì)想到符合條件的例子
2018-08-15
-
奧卡姆剃刀并非唯一可行的原則
2018-08-15
-
對(duì)有限個(gè)樣本點(diǎn)組成的訓(xùn)練集,存在著很多條曲線(xiàn)與其一致
2018-08-15
-
通過(guò)學(xué)習(xí)得到的模型對(duì)應(yīng)了假設(shè)空間中的一個(gè)假設(shè).于是,圖1 2的西瓜版本空間給我們帶來(lái)一個(gè)麻煩:現(xiàn)在有三個(gè)與訓(xùn)練集一致的假設(shè),但與它們對(duì)應(yīng)的模型在面臨新樣本的時(shí)候,卻會(huì)產(chǎn)生不同的輸出
2018-08-15
-
可以有許多策略對(duì)這個(gè)假設(shè)空間進(jìn)行搜索
2018-08-15
-
我們可以把學(xué)習(xí)過(guò)程看作一個(gè)在所有假設(shè)(hypothesis)組成的空間中進(jìn)行搜索的過(guò)程
2018-08-15
-
否則標(biāo)記信息直接形成了簇劃分:但也有例外情況,參見(jiàn)13 6節(jié),亦稱(chēng)“有導(dǎo)師學(xué)習(xí)”和“無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)”,更確切地說(shuō),是“未見(jiàn)示例”(unseen instance).現(xiàn)實(shí)任務(wù)中樣本空間的規(guī)模通常很大(例如20個(gè)屬性,每個(gè)屬性有10個(gè)可能取值
2018-08-15
-
從數(shù)據(jù)中學(xué)得模型的過(guò)程稱(chēng)為“學(xué)習(xí)”(learning)或“訓(xùn)練”(training)
2018-08-15
-
對(duì)學(xué)習(xí)算法除了通過(guò)實(shí)驗(yàn)估計(jì)其泛化性能,人們往往還希望了解它“為什么”具有這樣的性能
2018-08-16