【读书笔记】周志华《机器学习》第三版课后习题讨<第一章-绪论>
虽然是绪论。。但是。。。真的有点难!不管怎么说,一点点前进吧。。。
声明一下答案不一定正确,仅供参考,为本人的作答,希望大神们能多多指教~
1.1 表1.1中若只包含编号为1和4的两个样例,试给出相应的版本空间。
解答:本题考查版本空间、假设空间的概念。简而言之,假设空间是该问题情景下,所有的取值可能性(包括单属性泛化、二属性泛化、X属性泛化……全泛化的情况),而版本空间则是指在测试用样本情境下,满足样本内所有正例的假设集合(一般版本空间内的假设都是带有属性泛化)。
我们先来看一下1和4样例组成的表,以供接下来探讨进行参考:
| 编号 | 色泽 | 根蒂 | 敲声 | 好瓜? |
| 1 | 青绿 | 蜷缩 | 浊响 | 是 |
| 4 | 乌黑 | 稍蜷 | 沉闷 | 否 |
解题中,要紧扣“我只知道这张表的信息,去推测整体”的思想。根据此表信息,假设空间是(2+1)X(2+1)X(2+1)+1=28种假设,版本空间则应该是假设空间内能确定1是好瓜,同时刚好能排除4是好瓜的所有可能,所以应该是(色泽=青绿)∧(根蒂=蜷缩)∧(敲声=浊响),以及本例的一个属性泛化(三种),和两个属性泛化(三种),共7种。不可加入三属性泛化,因为(色泽=*)∧(根蒂=*)∧(敲声=*),这种情况会把编号4也判定为好瓜,与样本不符。
1.2 与使用单个合取式来进行假设表示相比,使用“析合范式”将使得假设空间具有更强的表示能力。若使用最多包含K个合取式的析合范式来表达表1.1西瓜分类问题的假设空间,试估算共有多少种可能的假设。
解答:本题考查一些离散数学的知识,同时为后文提示了使假设空间具有更强表示能力的一种编程表达。我们再来看一下表1.1:
| 编号 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| 色泽 | 青绿 | 乌黑 | 青绿 | 乌黑 |
| 根蒂 | 蜷缩 | 蜷缩 | 硬挺 | 稍蜷 |
| 敲声 | 浊响 | 浊响 | 清脆 | 沉闷 |
| 好瓜 | 是 | 是 | 否 | 否 |
根据此表,总共有三种属性,每种属性分别有2,3,3种取值。根据假设空间计算式,应该有3X4X4+1=49种可能假设。由于问了几个人都不确定空集是否加入析合范式,所以下文讨论除去空集,48种假设。
其中,题设要求的析合范式,无非就是若干个上述假设的组合。可以理解为上述48种假设挑一种,挑2种,挑3种……挑48种,以此类推。不考虑冗余情况,很容易推算出以下的公式:

该公式计算出的值减1即可(不减1则是把空集包含在析合范式内的情况),同时,这个式子的值也等于2的K次方。
但是,要考虑冗余情况。根据离散数学的知识,如果(A=a)∨(A=*),则该项可以化简成(A=*).那么上式包括的结果内,会包含大量冗余。经过计算,这个问题在总假设可能在48种的情况下,远没有2的48次方这么大的量。具体的计算将会在另外一片文章内说明:
1.3 若数据包含噪声,则假设空间中有可能不存在与所有训练样本都一致的假设。在此情形下,试设计一种归纳偏好用于假设选择。
解答:题目换一种意思就是,可能无法找到一种标准,既能区分所有正例,也能排除所有反例。相当于还是一个过拟合和欠拟合的一个问题引入。这个问题是一定没有标准答案的。思路两种,一种,设定一个阈值,对大部分属性与训练样本正例一致的反例,也划入正例范畴。另外一种就是,只取最核心、最无异议的正例进行区分。这里不详述。
1.4 本章1.4节在讨论NFL(没有免费的午餐的英文缩写)定理时,默认使用了分类错误率作为性能度量来对分类器进行评估,若换用其他性能度量l,则式1.1将改为:
试依然证明“天下没有免费的午餐”。
解答:不会不会。。。放弃。。。好好去看概率论去。。。
1.5 试简述机器学习能在互联网搜索的哪些环节起到什么作用?
解答:开放题,不多bb
【读书笔记】周志华《机器学习》第三版课后习题讨<第一章-绪论>的更多相关文章
- 周志华-机器学习西瓜书-第三章习题3.5 LDA
本文为周志华机器学习西瓜书第三章课后习题3.5答案,编程实现线性判别分析LDA,数据集为书本第89页的数据 首先介绍LDA算法流程: LDA的一个手工计算数学实例: 课后习题的代码: # coding ...
- 机器学习周志华 pdf统计学习人工智能资料下载
周志华-机器学习 pdf,下载地址: https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-239561959 统计学习方法-李航, 下载地址: https://u12 ...
- 【Todo】【读书笔记】机器学习-周志华
书籍位置: /Users/baidu/Documents/Data/Interview/机器学习-数据挖掘/<机器学习_周志华.pdf> 一共442页.能不能这个周末先囫囵吞枣看完呢.哈哈 ...
- (二)《机器学习》(周志华)第4章 决策树 笔记 理论及实现——“西瓜树”——CART决策树
CART决策树 (一)<机器学习>(周志华)第4章 决策树 笔记 理论及实现——“西瓜树” 参照上一篇ID3算法实现的决策树(点击上面链接直达),进一步实现CART决策树. 其实只需要改动 ...
- 《AlphaGo世纪对决》与周志华《机器学习》观后感
这两天看了<AlphaGo世纪对决>纪录片与南大周志华老师的<机器学习>,想谈谈对人工智能的感想. 首先概述一下视频的内容吧,AlphaGo与李世石对战的过程大家都有基本的了解 ...
- 【深度森林第三弹】周志华等提出梯度提升决策树再胜DNN
[深度森林第三弹]周志华等提出梯度提升决策树再胜DNN 技术小能手 2018-06-04 14:39:46 浏览848 分布式 性能 神经网络 还记得周志华教授等人的“深度森林”论文吗?今天, ...
- 周志华《机器学习》高清电子书pdf分享
周志华<机器学习>高清电子书pdf下载地址 下载地址1:https://545c.com/file/20525574-415455837 下载地址2: https://pan.baidu. ...
- 偶尔转帖:AI会议的总结(by南大周志华)
偶尔转帖:AI会议的总结(by南大周志华) 说明: 纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全. 同分的按字母序排列. 不很严谨地说, tier ...
- 【转载】 AI会议的总结(by南大周志华)
原文地址: https://blog.csdn.net/LiFeitengup/article/details/8441054 最近在查找期刊会议级别的时候发现这篇博客,应该是2012年之前的内容,现 ...
随机推荐
- 51Nod 1087 1 10 100 1000 | 数学
Input示例 3 1 2 3 Output示例 1 1 0 #include "bits/stdc++.h" using namespace std; #define LL lo ...
- LightOJ 1284 - Lights inside 3D Grid 概率/期望/二项式定理
题意:给你一个长宽高为x,y,z的长方体,里面每个格子放了灯,再给你k次选取任意长方体形状的区块,对其内所有灯开或关操作,初始为关,问亮灯数量的期望值. 题解:首先考虑选取区块的概率,使某个灯在被选取 ...
- [洛谷P3444] [POI2006]ORK-Ploughing
洛谷题目链接[POI2006]ORK-Ploughing 题目描述 Byteasar, the farmer, wants to plough his rectangular field. He ca ...
- [洛谷P1822] 魔法指纹
洛谷题目连接:魔法指纹 题目描述 对于任意一个至少两位的正整数n,按如下方式定义magic(n):将n按十进制顺序写下来,依次对相邻两个数写下差的绝对值.这样,得到了一个新数,去掉前导0,则定义为ma ...
- Jenkins有用的插件
1. Multijob plugin: 多个任务同时运行 2. ssh slave plugin: 用于安装slave? Allows to launch over ssh, using a java ...
- 图连通性【tarjan点双连通分量、边双联通分量】【无向图】
根据 李煜东大牛:图连通性若干拓展问题探讨 ppt学习. 有割点不一定有割边,有割边不一定有割点. 理解low[u]的定义很重要. 1.无向图求割点.点双联通分量: 如果对一条边(x,y),如果low ...
- JS之window对象
window对象 window属性: opener:打开当前窗口的源窗口,如果这个窗口是由别的网页点击链接跳转过来的,或者是从另外一个页面点击打开窗口打开的,opener就是找到源页面的.如果当前窗口 ...
- NSObject class和NSObject protocol的关系(抽象基类与协议)
[转载请注明出处] 1.接口的实现 对于接口这一概念的支持,不同语言的实现形式不同.Java中,由于不支持多重继承,因此提供了一个Interface关键词.而在C++中,通常是通过定义抽象基类的方式来 ...
- CSS 竖线 点 时间节点
效果如图 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF- ...
- perl输出重定向
use utf8; open A, ">&STDOUT"; open STDOUT, ">AA.txt"; print STDOUT 'AB ...