机器学习笔记第1章【机器学习导论】

一、监督学习1.经验风险与期望风险2.过学习与欠学习3.模型评估与选择4.结构风险最小(经验风险上加惩罚项或正则化项)5.正则化与交叉验证二、无监督学习

一、监督学习

1.经验风险与期望风险

2.过学习与欠学习

经验风险越小，学习的就越多。

3.模型评估与选择

4.结构风险最小(经验风险上加惩罚项或正则化项)

5.正则化与交叉验证

回归：预测连续值。

二、无监督学习

写此文章主要是对机器学习知识的积累以及补充，仅做学习之用。