机器学习：Machine Learning 的基本术语和概念

文章目录

• • • • Preface
  • 1. Machine Learning Model
  • 2. Notations
  • • 2.1 空间
    • 2.2 其他

Preface

为了更好地理解林轩田老师的《机器学习基石》与《机器学习技法》课程内容，在学习过程中发现了不少不熟悉的符号。阅读周志华老师的《机器学习西瓜书》，在绪论部分进行了详细的说明，并发现其中的符号表示习惯大体相同于老师课件中的表示方式，并特意做了这一记录以便后续复习参考

1. Machine Learning Model

2. Notations

2.1 空间

• 输入空间：描述事件或对象在特定方面的表现或性质的事项被称为"特征"或者"指标"；这些特征的具体取值则称为"特征值"；所有特征的总合所构成的空间即为"特征空间"、"样本空间"或者称作"输入空间"。
• 输出空间：通常情况下，在数据处理中我们把每一个样本实例视为d维样本空间中的一个向量（其中d表示样本