在前一篇筆記中介紹了一些機器學習中的基本概念，其中提到了“模型”和“假設空間”的概念，也說過“統(tǒng)計學習首先要考慮的問題是學習什么樣的模型，模型確定了，模型的假設空間自然就確定...
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程序員的機器學習筆記－第一篇 NFL定理 -
貝葉斯定理與奧卡姆剃刀奧卡姆剃刀 奧卡姆剃刀(Occam's Razor)，是由14世紀邏輯學家、圣方濟各會修士奧卡姆的威廉（William of Occam)提出的一個解決問題的法則。這個法則的...
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《西瓜書》小記（一） 緒論簡介 此章節(jié)以西瓜為主題介紹了一下機器學習的基本概念，如數(shù)據(jù)集、樣本空間、特征向量等等，順帶介紹了一些機器學習的發(fā)展過程。 概念 假設空間（hypothesis space）...
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機器學習筆記----假設空間
假設空間 轉(zhuǎn)發(fā)自該博客：https://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/52689392 一些細碎的概念： 1.歸納（induct...
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機器學習---概念學習（一般到特殊）
在機器學習中的中心問題是從特殊的訓練樣例中歸納出通用式函數(shù)【管中窺豹】；往往在預定義的假設空間搜索假設，使其與訓練樣例達到最佳的擬合度的搜索問題的過程，從中得出該類別的一般定...
