-
从NFL定理可知,这两个假设同样好,我们立即会想到符合条件的例子
2018-08-15
-
奥卡姆剃刀并非唯一可行的原则
2018-08-15
-
对有限个样本点组成的训练集,存在着很多条曲线与其一致
2018-08-15
-
通过学习得到的模型对应了假设空间中的一个假设.于是,图1 2的西瓜版本空间给我们带来一个麻烦:现在有三个与训练集一致的假设,但与它们对应的模型在面临新样本的时候,却会产生不同的输出
2018-08-15
-
可以有许多策略对这个假设空间进行搜索
2018-08-15
-
我们可以把学习过程看作一个在所有假设(hypothesis)组成的空间中进行搜索的过程
2018-08-15
-
否则标记信息直接形成了簇划分:但也有例外情况,参见13 6节,亦称“有导师学习”和“无导师学习”,更确切地说,是“未见示例”(unseen instance).现实任务中样本空间的规模通常很大(例如20个属性,每个属性有10个可能取值
2018-08-15
-
从数据中学得模型的过程称为“学习”(learning)或“训练”(training)
2018-08-15
-
对学习算法除了通过实验估计其泛化性能,人们往往还希望了解它“为什么”具有这样的性能
2018-08-16