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我印象最深的一句话就是：机器的分类能力比人强。
我们为什么要学习机器视觉？周志华教授开篇以西瓜的几个属性(比如色泽、根蒂、敲声)来判断一个西瓜是否是好瓜，这些都是靠人的经验完成的。
机器学习即是一门这样的学科，致力于研究通过计算机的手段，利用经验来改善系统自身性能。机器学习的主要研究内容：关于“学习算法”的学问。有了学习算法我们把经验数据传输给他，他就能产生出相对应的模型，在面对新的情况时，模型就会给我们提供一个相应的判断。
机器学习与数据挖掘的关系：很多人一开始被数据挖掘啊，大数据啊撩得眼花缭乱，其实本质上机器学习才是王。直接上图：
数据集：就是一组记录的组合，其中训练过程中使用的数据叫做训练数据，测试的叫做测试集，验证并达到调参目的的是验证集，与测试集不同的是，测试集主要是面对测试模型的性能及泛化能力的。
属性：或者叫做特征，反映事件或对象在某方面的表现或性质。
属性空间：属性作为坐标组成的一个多维空间。如一个西瓜的张成空间是：敲声、根蒂、色泽组成的三维坐标轴。这这里特别要注重理解空间的概念，矩阵理论中对空间的解释就非常到位。
分类：预测的目标是离散值的学习任务是分类，只有两个类别的叫做二分类。
回归：预测目标是连续值的学习任务是回归。
聚类：将目标数据集分为若干个互不相交的样本簇。
泛化能力：学得模型适用于新样本的能力。
假设空间：把学习过程看作为一个在所有假设组成的空间中进行搜索的过程，搜索目标是找到与训练集“匹配”的假设； 在这个假设空间中，可能有多个假设和训练集一致，我们称之为“版本空间”。
归纳偏好：机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。或简称偏好 比如：上午复习数学，下午复习英语就是比上午复习英语下午复习数学要强。 当然，没有免费的午餐，当你运用某种归纳偏好可能对你目前的应用比较好，但是可能在另一方面就会有所缺失。
奥卡姆剃刀：是一种常用的、自然科学研究中最基本的原则，即“若有多个假设与观察一致，选最简单的那个”。
对于没有免费的午餐，我们来看下下面的讨论：
可以看出无论算法有多聪明，最后的期望性能竟然相同，但是别慌：NFL免费的午餐定理的前提条件是所有问题同等重要，所以说什么都要联系实际，实践是真理的唯一标准。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/icetree/p/12399180.html
