讀西瓜書筆記

讀西瓜書的筆記

小編學識有限，可能不會在第一時間，或者保證本身的高產效率，我的認爲，只有吸取了的知識點才能夠叫作筆記。固然，小編也不會循序漸進的0是將書中的知識點帶入到筆記中來。但願和志同道合之士共進步

大致介紹：

此書共十六章，大致能夠分爲三部分：

• 1~3章：介紹ML的基礎知識；
• 4~10章：介紹經典、經常使用的學習方法；
• 11~16章：進階的知識

前三章以後各章均相對獨立，你們能夠根據本身的興趣以及時間自主分配。

姓名	職位	目標崗位
李智博	Dev	AI算法工程師
男	AI愛好者	深度學習開發工程師
本科		AI嵌入式部署工程師

目錄和前言每每是一本書中最容易被讀者忽視的地方，因爲我也是第一次看這本書，對這句話產生了深入的記憶："入門階段最須要的是理清基本概念、瞭解領域概貌，這比如人到了一個陌生的地方，首先要去找一張地圖，大概瞭解哪裏是山，那裏有水，本身身在何處，而後纔好到具體的區域去探索"。這句話在小編心中留下很深入的教誨，茅塞頓開。之前讀書沒有看目錄，認爲只要按照做者的設計思路去瀏覽一本書就算把書吃透了，可是讀過幾本書後發現有些書裏面按照做者的思路去瀏覽，有一些知識點屬於領域性比較強，這些是用不上的。讀者固然也但願所學"既廣而深"，但在有限的時間內必先有個折中，在入門階段「顧及細微」應該讓位與「觀其大略」，不然不免只見樹木，不見森林。

目錄：

1.緒論

第一章內容相對比較輕鬆，介紹的是一些基本術語以及基礎知識，下main咱們從頭開始分析。

1.1 引言

像LOL同樣，這本書中全是細節。讀引言的時候，有些好奇以下這一段話是爲了代入感更強仍是單純是周老師饞西瓜啦，哈哈哈哈

傍晚小街路面上沁出微雨後的溼潤，和煦的細風吹來，擡頭看看天邊的傍晚，嗯，明天又是一個好天氣，走到水果攤旁邊挑了一個根蒂蜷縮、挑起來聲音渾濁響的青綠西瓜，
一邊滿心期待着皮薄肉厚瓤甜的爽落感，一邊愉快的想着，這學期下了狠功夫，基礎概念弄得清清楚楚，算法做業也是信手拈來，這門課的成績必定差不了

一段話，滿滿的全是細節

• 爲何說看到微溼路面、感到和風、看到晚霞就認爲明天是好天呢？ 根據咱們的經驗，出現上述場景，次日天氣一般會好
• 爲何看到根蒂蜷縮、挑起來聲音渾濁響的青綠西瓜，就判斷是好瓜？ 咱們吃過、看過不少西瓜，因此基於色澤、根蒂、敲聲這幾個特徵，便可推斷。

把你本身的大腦想象成計算機，人腦完成的工做讓計算機來實現，廣義也就算是機器學習了

1.2 基本術語（對於ML、DL 玩家來講是基操，不贅述）

數據集（Dataset）
樣本（Sample）
屬性（Attribute）
特徵（Feature）
迴歸（regression）
分類（classification）
聚類（clustering）
關聯（association）
有監督學習
無監督學習
半監督學習

1.3 假設空間

這裏須要注意，在訓練時可能會出現多個假設與訓練集一致的「假設集合」例如（色澤=，根蒂=蜷縮，敲聲=濁響）能夠包含（色澤=，根蒂=蜷縮，敲聲=）（色澤=，根蒂=*，敲聲=濁響）的版本空間，因此引出1.4概括偏好。

1.4 概括偏好