西瓜書第1章習題

1.1 試給出相應的版本空間。

首先有一個「假設空間」，現實問題中假設空間通常很大。而後有許多策略是能夠對假設空間進行搜索，搜索過程當中刪除與正例不一致的假設、和反例一致的假設。最後選出來的假設的集合，就叫作「版本空間」。

 

1.2 若使用最多包含k個合取式的析合範式來表達表1.1西瓜分類問題的假設空間，估算共有多少種可能的假設。

至少看到色澤有2種取值、根蒂有3種取值、敲聲有3種取值。可能的假設（「假設空間」的規模大小）：3*4*4+1=49。

 

1.3 若數據包含噪聲，則假設空間中有不存在與全部訓練樣本都一致的假設。在此情形下，試設計一種概括偏好用於假設選擇。

有多個假設，從已有的訓練樣本，沒法斷定哪一個假設更好，可是咱們必需要產生一個模型。就須要用到「概括偏好」。更偏好「平滑」的曲線。

 

1.4* 不使用「分類錯誤率」而用新的性能度量來對分類器進行評估，試證實「沒有免費的午飯定理」仍成立。

 

1.5 試述機器學習能在互聯網搜索的哪一個環節起什麼做用。

用在搜索結果推薦。利用已有的某個用戶的歷史數據（如曾經搜索看過什麼結果、用戶設備信息等），猜想他可能對哪一條搜索結果感興趣。感興趣度應該是一系列的值，最後按照值的高度逆序排列。