【西瓜书】- 第1章 绪论 - 3分钟重点版

机器学习：通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。经验以数据形式存储。

学习算法：learning algorithm，关于在计算机上从数据中产生模型（model）的算法。

泛化：generalization，学得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的适用于整个样本空间。

归纳：induction，从特殊到一般的泛化过程，即从具体的事实归结出一般性规律。

演绎：deduction，从一般到特殊的特化（sepcialization）过程，即从基础原理推演出具体情况。

归纳偏好：inductive bias，机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。任何一个有效的机器学习算法必有其归纳偏好，否则它将被假设空间中看似在训练集上等效的假设所迷惑，而无法产生确定的学习结果，导致预测同一样本时一下判断为正例，一下判断为负例。

奥卡姆剃刀：Occam‘s razor，若多个假设与观察一致，则选最简单的那个。

没有免费的午餐定理：No Free Lunch Theorem, NFL，无论学习算法多聪明或多笨，他们的期望性能相同，但前提是所有问题出现的机会相同或所有问题同等重要，但实际情况并不是如此，我们只会关注自己正在尝试解决的问题。即脱离具体问题，空谈什么学习算法更好是毫无意义的。

通常假设样本空间中全样本服从一个未知分布（distribution），我们每个样本都是独立的从这个分布上采样获得的，即独立同分布（iid，independent and identically distributed）

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