機器學習基礎 第一章 機器學習概述

一 機器學習概述

1.1 統計學習

1 學習方法

監督學習，非監督學習，半監督學習

2 統計學習三要素

模型，策略，算法

1.2 監督學習

1 基本概念

輸入、輸出空間，特徵空間，假設空間

2 監督學習過程

1.3 模型評估與選擇

1 訓練誤差與測試誤差

2 過擬合與正則化

3 交叉驗證

4 評價指標
準確率和召回率

1.4 模型的泛化能力

即預測模型對樣本的預測能力