西瓜书第一章-原理与公式

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1 涉及概念(口述)

数据集(data set)
示例(instance)、样本(sample)、特征向量(feature vector)
属性(attribute)、特征(feature)、属性值(attribute value)
属性空间(atrribute space)、样本空间(sample space)

训练数据(training data)
训练样本(training sample)
训练集(training set)
假设(hypothesis)
学习器(learner)

标签(label)
样例(example)
测试(testing)
测试样本(testing sample)
监督学习(supervised learning)
无监督学习(unsupervised learning)
分类(classification)
回归(regression)
泛化(generalization)
拟合(fit)

假设空间(hypothesis space)
版本空间(version space)
归纳偏好(inductive bias)
奥卡姆剃刀(Occam's razor)
没有免费的午餐定理(No Free Lunch Theorem, NFL)