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PRML|绪论（0）

学习笔记PRML


1. 训练集（trainingset），用来调节模型的参数，训练集中数字的类别实现已知，通常是被独立考察、人工标注的。
【PRML|绪论（0）】2. 目标向量（targetvector）t来表示数字的类别，它代表对应数字的标签。
3. 新的数字的图像集合组成了测试集（test set）。
4. 正确分类与训练集不同的新样本的能力叫做泛化（generalization）。
5. 训练数据的样本包含输入向量以及对应的?标向量的应用叫做有监督学习（supervisedlearning）问题。
6. 目标是给每个输入向量分配到有限数量离散标签中的?个，被称为分类（classification）。
7. 如果要求的输出由?个或者多个连续变量组成，那么这个任务被称为回归（regression）。
8. 训练数据由?组输?向量x组成，没有任何对应的?标值，称为?监督学习（unsupervised learning）。
9. 无监督学习（unsupervisedlearning）问题中，目标可能是发现数据中相似样本的分组，这被称为聚类（clustering），或者决定输入空间中数据的分布，这被称为密度估计（densityestimation），或者把数据从高维空间投影到二维或者三维空间，为了数据可视化（visualization）。

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