《机器学习》（西瓜书）周志华 -学习心得

来源：爱够旅游网

第一章绪论

基本术语

记录&示例&样本：“=”，意思是取值为，每一条记录是关于一个对象或事件的描述。eg：(色泽=浅白；根蒂=硬挺；敲声=清脆）

数据集：记录的集合 D={x~1，x~2，x~3，x~4......,x~m},其中每个示例x~i=(x~i~1,x~i~2，x~i~3，x~i~d),d为样本空间的维度（~表示下标），x~i~j=x~i在第j个属性上的1取值

属性&特征：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项。eg：色泽，根蒂，敲声

属性值：属性上的取值。eg：浅白，硬挺，清脆

属性空间&样本空间&输入空间：属性张成的空间用'X表示

特征向量：一个示例称为一个特征向量

维数&维度：每个示例的属性数量。eg：上述例子的维数是 3

学习&训练：从数据中学得模型的过程

训练数据：训练过程使用的数据

训练样本：训练数据中的每一个样本

训练集：训练样本组成的集合

假设：学得模型对应了关于数据的某种潜在的规律（主语：学得模型）

&真实：潜在规律自身

学习器：学得模型，可看作学习算法在给定数据和参数空间上的实例化

标记：获得的训练样本的“结果”，eg：(色泽=浅白；根蒂

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