《机器学习》（周志华）第一章 绪论 笔记 学习心得

第1章 绪论 学习心得

由于我之前已经学过了李航老师的《统计学习方法（第2版）》，所以这里面的概念没有啥不懂得，不会像教程说的有些难，毕竟学过一部分了。而且，这本书确实比李航老师涵盖的可能更广些，从绪论可见一斑。

其中的1.4 归纳偏好可以说拓展了我的知识面，之前只是认为，有了假设（模型），有了损失函数，去优化求的最小的损失就可以了，但是其实一直忽略了一个更重要的，更高一层的东西，假设空间里学习到的最终的模型，其实是有他自己的“偏好”的，只是恰好有些偏好的模型，更能够得到我们更好的训练以及范化结果。特别是，这里提到了NFL（No Free Lunch）定理，可以说非常形象了，也就是没有任何一种模型是更聪明的，他只是对某种具体的需求更聪明，从另外的衡量维度，他必然有愚钝的方面，一定要看具体的实际问题，这种聪明和愚钝才有意义。

此外，批注式的方式给出书里的一些内容的评注也很有帮助。