机器学习与深度学习笔记

2025.07.11

概率近似正确（PAC）。公式表示为 \(P(|f(x)-y|\le\varepsilon)\ge 1-\delta\)，代表机器学习的问题的解，是在大概率下给出较正确的解。倘若 \(\varepsilon=\delta=0\)，那么就是一个确定性问题了。

名词:
数据集，包含训练集，测试集。
示例instance是没有结果的，样例example是有结果的。
属性空间，特征空间，输入空间就是属性张成的空间。
特征向量就是一个示例代表的向量。

每一个模型都是对于学习对象的一个假设(hypothesis)，完全正确的假设就是真相(ground-truth)。

2025.07.01

总结一下资料。

注意学习理论的时候要和实践结合，github上应该有很多使用算法的项目。

《机器学习》和对应 b 站网课。南瓜书（西瓜书的总结）。

吴恩达机器学习 b 站网课。

动手学习深度学习。

(斯坦福 CS336)[https://zhuanlan.zhihu.com/p/1920481840084550142]