周志华《机器学习》第一章总结+课后习题

第一章介绍了本书所涉及基本术语和概念。 数据集、样本、特征（属性）、特征空间（属性空间、样本空间、输入空间）、特征向量、维数； 学习（训练）、训练数据、训练样本、假设、预测、标记、样例、标记空间（输出空间）、测试、测试样本； 分类、回归、聚类、簇、监督、无监督、泛化能力； 归纳、演绎、概念学习、假设空间、版本空间； 归纳偏好（偏好）、奥卡姆剃刀； 同时简要介绍了机器学习的发展史。 符号主义、连接主

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