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第一章 绪论
1.1 引言 引言主要讲了本书的是通过学习机器学习来挑选西瓜， 1.2 基本术语 数据集：记录的集合（文中是收集了一批关于西瓜的数据）示例/样本：关于一个事件或对象的记录（对一个西瓜的描述）属性/特征：反应对象的性质（西瓜的色泽、根蒂、敲声）分类/回归：预测值是离散值的学习任务/预测值是连贝叶斯分类器详解 从零开始 从理论到实践
贝叶斯分类器详解 从零开始 从理论到实践 一、贝叶斯相关概念1.1、频率学派和贝叶斯学派1.1.1、频率学派1.1.2、贝叶斯学派 1.2、概率论基础知识1.3、贝叶斯定理 二、概率的分布2.1、离散概率分布2.1.1、伯努利分布(Bernoulli Distribution)2.1.2、分类分布(Categorical Di西瓜书第一章笔记
在这里先列举一些我先前不了解的基本术语： 根据一些样例，来训练我们的模型。如果预测的是离散值，例如“好瓜” “坏瓜”，这种学习任务我们称为“分类”(classification);如果预测的是连续值，例如西瓜的成熟度0.95、0.37，这类任务称为“回归”（regression)。 泛化能力(generalization):学