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（共9篇）
《机器学习》读书笔记
7.1 贝叶斯决策论贝叶斯决策论（Bayesian decision theory）是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。贝叶斯判定准则（Bayes decision rule）：为最小化总体...
2021-03-19
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《机器学习》读书笔记
6.1 间隔与支持向量对于y(w'x+b)=1的数据点，即下图中位于w'x+b=1或w'x+b=-1上的数据点，我们称之为“支持向量”（support vector），两个异类支持向量到超平面的距离之和称为“间隔”（margin）。支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM...
2021-03-12
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《机器学习》读书笔记
5.1 神经元模型“神经网络（neural networks）是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应”。在机器学习中，神经网络一般指的是“神经网络学习”。神经网络中最基本的单元是神经元（neuron）模型。在生物神经网络的原始机制...
2021-03-05
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《机器学习》读书笔记
4.1 基本流程决策树（decision tree）是基于树结构来进行决策的。一般的，一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点；叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中；根结点包含样本全集。从根结点到每个叶结点的路...
2021-02-28
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《机器学习》读书笔记
2.4 比较检验在比较学习器泛化性能的过程中，统计假设检验（hypothesis test）为学习器性能比较提供了重要依据，即若A在某测试集上的性能优于B，那A学习器比B好的把握有多大。2.4.1 假设检验假设检验中的“假设”是对学习器泛化错误率分布的某种判断或猜想。可通过测试错误率来推测泛化错误率...
2021-02-20
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《机器学习》读书笔记
2.3 性能度量性能度量（performance measure）是衡量模型泛化能力的评价标准。性能度量反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果；这意味着模型的“好坏”是相对的，什么样的模型是好的，不仅取决于算法和数据，还决定于任务需求。回归任务中最常用的性...
2021-02-07
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《机器学习》读书笔记
2.1 经验误差与过拟合基本概念 错误率（error rate）：分类错误的样本数占样本总数的比例 精度（accuracy）：“精度 = 1 - 错误率” 误差（error）：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。 训练误差（training error）& 经验误差（empi...
2021-01-29
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《机器学习》读书笔记
1.3 假设空间科学推理两大基本手段归纳（induction） 从特殊到一般的“泛化”（generalization）过程，即从具体的事实归结出一般性规律，“从样例中学习”是一个归纳的过程，称为归纳学习（inductive learning）。演绎（deduction） 从一般到特殊的“...
2021-01-22
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《机器学习》读书笔记
1.1 引言机器学习（Machine Learning） 致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。形式化定义： 假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对E进行了学习。机器学习的主要内容...
2021-01-08
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