1.1 引言 理解机器学习
人类的“经验”对应计算机中的“数据”，让计算机来学习这些经验数据，生成一个算法模型，在面对新的情况中，计算机便能作出有效的判断，这便是机器学习。
1.2 基本术语
假设我们收集了一批西瓜的数据，例如：（色泽=青绿;根蒂=蜷缩;敲声=浊响)， (色泽=乌黑;根蒂=稍蜷;敲声=沉闷)， (色泽=浅自;根蒂=硬挺;敲声=清脆)……每对括号内是一个西瓜的记录。
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数据集：这组数据的集合叫做数据集
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示例/样本：每条记录是关于一个事件或者对象（本书指西瓜）的描述
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属性/特征：例如：色泽，根蒂，敲声
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属性值：属性上的取值，例如青绿，沉闷，硬挺
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属性空间/样本空间/输入空间：属性张成的空间。如果在坐标轴上表示，每个西瓜都可以用坐标轴中的一个点表示。
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特征向量：每个西瓜都可以用坐标轴中的一个点表示，一个点也是一个向量，例如（青绿，蜷缩，浊响），即每个西瓜为：一个特征向量（feature vector）。因此我们也把一个示例称为一个“特征向量”。
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维数：一个样本的特征数。例如有 色泽，根蒂，敲声三个特征数，则维数为3。
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训练样本：计算机程序学习经验数据生成算法模型的过程中，每一条记录称为一个“训练样本”。
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训练集：训练样本组成的集合。【特殊】
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测试样本：在训练好模型后，我们希望使用新的样本来测试模型的效果，则每一个新的样本称为一个“测试样本”。
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测试集：测试样本组成的集合。【一般】
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分类：预测值为离散值，例如好瓜，坏瓜。
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回归：预测值为连续值，例如西瓜的成熟度0.95、0.75。
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聚类：将训练集的西瓜分成若干组，每组称为一个“簇”；这些自动形成的簇可能存在潜在的划分，比如浅色瓜，深色瓜或者本地瓜，外地瓜。但这些潜在的概念使我们事先不知道的，有助于我们了解数据的内在规律。
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监督学习：训练数据有标记信息的学习任务。例如分类，回归。
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无监督学习：训练数据没有标记信息的学习任务。例如聚类。
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泛化能力：机器学习出来的模型适用于新样本的能力。具有强泛化能力的模型可以很好地适用于整个样本空间。
1.3 假设空间
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归纳：从特殊到一般的泛化过程。
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演绎：从一般到特殊的特化过程。
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假设空间：例如色泽属性有青绿，乌黑，浅白三种可能取值，还要考虑到，色泽无论取什么值都合适（即瓜的好坏与色泽无关），我们用*表示。考虑得到一种极端情况，好瓜这个概念不成立，世界上根本没有好瓜我们用∅表示这个假设。若色泽，根蒂，敲声分别有三种可能取值，则假设空间规模为4x4x4+1=65。
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版本空间：有多个假设与训练集一致，即存在一个与训练集一致的“假设集合”。
如何求取版本空间？
链接: https://blog.csdn.net/m0_37688984/article/details/79461983.
1.4 归纳偏好
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归纳偏好：机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。例如，某种原因使得它笔记色泽和敲声，更愿意去相信根蒂决定瓜的好坏。
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奥卡姆剃刀：若有多个假设与观察一致，则选择最简单的那个。【作用：用来引导算法确立正确的偏好】
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没有免费的午餐”定理（NFL定理）：总误差与学习算法无关。
注意： 脱离具体问题，空泛的谈论“什么学习算法更好”，毫无意义。
课后习题：
1.1 表1.1 中若只包含编号为 的两个样例?试给出相应的版本空间.
1.色泽=青绿 根蒂=蜷缩 敲声=浊响
2.色泽=青绿 根蒂=蜷缩 敲声= *
3.色泽=青绿 根蒂=* 敲声= 浊响
4.色泽= * 根蒂= 蜷缩 敲声= 浊响
5.色泽= * 根蒂= * 敲声= 浊响
6.色泽= * 根蒂= 蜷缩 敲声= *
7.色泽= 青绿 根蒂= * 敲声= *
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