西瓜

2.4比较检验（可以理解其中的二项检验） https://blog.csdn.net/BLvren_/article/details/88170770 2.5偏差与方差 https://blog.csdn.net/weixin_40549144/article/details/86764031 来源： CSDN 作者： 流浪数字 链接： https://blog.csdn.net/GodNotAMen/article/details/104024788

基本术语 数据集：由数据组成的集合 示例/样本：对于每条数据记录，关于一个事件或对象的描述 属性/特征：反应事件或者对象在某方面的表现或性质的事项，例如“色泽”“根蒂”“敲声” 属性值：属性上的取值，例如“青绿”“乌黑” 属性空间/样本空间/输入空间：属性张成的空间，例如把“色泽”“根蒂”“敲声”作为三个坐标轴，则它们张成一个用于描述西瓜的三维空间，每个西瓜都可在这个空间中找到自己的坐标位置 特征向量：属性空间中每个点所对应的坐标向量 一般地，令 表示包含m个示例的数据集，每个实例由d个属性描述，则每个实例 是d维样本空间 中的一个向量， ，其中 是 在第j个属性上的取值，d称为样本 的“维数” 学习/训练：从数据中学得模型的过程 训练数据：训练过程中使用的数据，其中每个样本称为一个“训练样本” 训练集：训练样本组成的集合 假设：关于数据的某种潜在的规律的学得模型 真相/真实：潜在规律本身 有时将模型称为“学习器”，可看做学习算法在给定数据和参数空间上的实例化 标记：关于实例结果的信息 样例：拥有了标记信息的实例 一般用 表示第i个样例 来源： CSDN 作者： free迷茫 链接： https://blog.csdn.net/qq_42966160/article/details/103771941

来源： https://www.cnblogs.com/orangecyh/p/11939150.html

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第一次交作业~时间有点紧 主要写本子上了 放截图~ 转载请标明出处: 打卡西瓜书-day 1 文章来源: https://blog.csdn.net/qq_35417004/article/details/90270297

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本章主要是对线性模型的讲解 来源： https://www.cnblogs.com/ttzz/p/11511255.html

5.1 需要注意的是，$f(x)=\omega ^{T}x$需要注意的是 来源： https://www.cnblogs.com/zwtgyh/p/11429210.html

来源： https://www.cnblogs.com/orangecyh/p/11939150.html

西瓜书（机器学习周志华）公式详细推导 南瓜书 转自： https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book 来源： https://blog.csdn.net/weixin_44533129/article/details/99602311