第一章 绪论

1.机器学习：研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。在计算机系统中，”经验“通常以“数据”的形式存在，所以机器学习研究的主要内容也是如何通过这些数据产生一个模型，进而通过这个模型为我们提供相应的判断。

2.基本术语：数据集、示例（样本）、属性（特征）、属性值、属性空间（样本空间、输入空间）、特征向量、学习（训练）、训练数据（训练集）、训练样本、学习器、标记空间（输出空间）、分类、回归、聚类、监督学习、无监督学习、正类、反类、多分类、测试集、泛化能力、假设空间、版本空间。

3.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。任何一个有效的机器学习算法必有其归纳偏好，否则它将被假设空间中看似在训练集上“等效”的假设所迷惑，而无法产生确定的学习结果。

4.奥卡姆剃刀原则：若有多个假设与观察一致，则选最简单的那个。

5.没有免费的午餐：对于基于迭代的最优化算法，不存在某种算法对所有问题（有限的搜索空间内）都有效。如果一个算法对某些问题有效，那么它一定在另外一些问题上比纯随机搜索算法更差。

6.训练集、测试集和验证集的区别与联系

  在机器学习任务中，训练集、测试集和验证集是将数据集划分为三个部分的一种方法。训练集用于训练模型内部参数，验证集用于选择模型（选择超参数），测试集用于测试所选模型的结果。其中，训练集和测试集是必须的，而验证集是可选的，如果没有设置验证集，通常得等到测试集才可以知道训练之后的模型效果如何，然后再来调整超参数，这样时间代价较高，通过验证集可以训练几个epoch后查看模型的训练效果，然后决定怎么调整超参数。所以，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能，验证集用于调整模型的超参数。

7.假设空间与版本空间的区别
【机器学习】假设空间与版本空间

第二章 模型评估与选择

1.基本术语：错误率、精度、误差、训练误差（经验误差）、泛化误差。

2.欠拟合与过拟合

• 欠拟合：相较于数据而言，模型参数过少或者模型结构过于简单，以至于无法捕捉到数据中的规律的现象。
• 过拟合：模型过于紧密或精确地匹配特定数据集，以致于无法良好地拟合其他数据或预测未来的观察结果的现象。

3.评估方法

（1）留出法

• 直接将数据集$D$划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集$S$，另一个集合作为测试集$T$。
• 训练集和测试集的划分要尽可能保持数据分布的一致性，测试集一般占比1/5~1/3。
• 单次使用留出法得到的估计结果往往不够稳定可靠，一般采用若干次随机划分、重复进行实验评估后取平均值作为评估结果。

（2）交叉验证法

  首先将训练集均匀分成$k$份，每份均保证数据分布的一致性，每次取其中一份作为测试集，剩下部分作为新的训练集，从而得到在该测试集的测试结果，重复$k$次，得到平均结果，下面为10折交叉验证的例子（若$k$等于数据集样本数$m$，则此时为留一法）。

（3）自助法

  留出法和交叉验证法中，由于保留了一部分样本用于测试，因此实际评估的模型所使用的训练集比$D$小，这也就意味着我们没有用$D$中的所有数据来训练模型，模型可能没有充分地学习到$D$中的信息，因此我们用测试集评估的模型性能，可能会比用$D$训练的模型性能要低一些，这也是因为训练样本规模不同而导致的估计偏差。

  自助法以自助采样法为基础，假定给定包含$m$个样本的数据集$D$，每次随机从$D$中挑选一个样本，将其拷贝放入$D^{\prime }$，然后再将该样本放回初始数据集$D$中，使得该样本在下次采样时仍有可能被采到，上述过程重复执行$m$次，即可得到包含$m$个样本的数据集$D^{\prime }$，把$D^{\prime }$作为训练集，$D$ \ $D^{\prime }$作为测试集（初始数据集$D$中约有$36.8$%的样本未出现在采样的数据集$D^{\prime }$中）。

（4）适用场景

  留出法和交叉验证法适用于初始数据量充足时，自助法适用于数据集较小、难以有效划分训练集和测试集。

4.性能度量

（1）错误率和精度

  错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例，如下所示：

（2）查准率、查全率和$F1$

  对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例（TP）、假正例（FP）、真反例（TN）、假反例（FN），分类结果混淆矩阵与查准率（准确率）、查全率（召回率）计算如下所示：

  F1度量是基于查准率和查全率的调和平均，如下所示：

  查准率反映了模型的预测结果是否准确，查全率反映了模型的预测结果是否完整，F1值越高，表示模型的查准率和查全率都较高。一般来说，如果需要尽可能地把所需的类别检测出来，而不在乎结果是否准确，那么就应该关注查全率；如果需要尽可能地把所需的类别检测准确，而不在乎这些类别是否都被检测出来，那么就应该关注查准率；如果对查准率和查全率都有同样高的要求，那么就应该关注F1值。举例如下：

• 在病情诊断时，我们希望查准率越高越好，减少病情误判。
• 在逃犯搜捕过程中，我们希望不放过任何一个漏网之鱼，所以就希望查全率越高越好。
• 在垃圾邮件检测中，我们希望检测出的垃圾邮件肯定是垃圾邮件，而不希望把正常邮件归为垃圾邮件，因为这样有可能会给客户造成很大的损失，这时候需要同时关注查准率和查全率，可以用F1值来衡量。

（3）$ROC$和$AUC$

  ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种用来评价二分类模型性能的图形工具，它可以显示模型在不同阈值下的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）之间的关系。AUC（Area Under ROC Curve）值是ROC曲线下的面积，反映了模型对正负样本的区分能力。AUC值越大，表示模型越好。AUC值为1时，表示模型完美分类；AUC值为0.5时，表示模型随机猜测；AUC值小于0.5时，表示模型比随机猜测还差。

（4）代价敏感错误率和代价曲线

  为权衡不同类型错误所造成的不同损失，可为错误赋予“非均等代价”，而引入了非均等代价的错误率，就是代价敏感错误率。在非均等代价下，ROC曲线不能直接反映出学习器的期望总体代价，所以要用到代价曲线，其中横轴为正例概率代价，纵轴为归一化代价。