简介

Hello！
非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～
 
ଘ(੭ˊᵕˋ)੭
昵称：海轰
标签：程序猿｜C++选手｜学生
简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研
学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！
 
唯有努力💪
 
本文仅记录自己感兴趣的内容

说明

作业要求：每章从课后习题中选取3道题做就可以了

答案来源：题目的解答过程来自于网络，依据个人所学进行了一些修改、总结

仅供参考

1.1 表1.1中若只包含编号为1和4的两个样例，试给出相应的版本空间

示例

1.3 归纳偏好设计

题目：若数据包含噪声，则假设空间中有可能不存在与所有训练样本都一致的假设。在此情形下，设计一种归纳偏好用于假设选择。

分析：既然数据中包含噪声，最直接的思路就是首先去除噪声。去噪方法：若存在两个样例属性取值都相同，标记却不同，则只保留标记为正例的样例（或标记为反例的样例，也可以考虑更加复杂的筛选方法，比如统计相似样例的标记），在此基础上求出版本空间。

也可以考虑其他方法：
1.在求版本空间时，只除去与反例不一致的假设。
2.求版本空间时，只留下包含了所有正例的假设。

1.5 试述机器学习能在互联网搜索的哪些环节起作用

1.在向搜索引擎提交信息的阶段，能够从提交文本中进行信息提取，进行语义分析。
2.在搜索引擎进行信息匹配的阶段，能够提高问题与各个信息的匹配程度。
3.在向用户展示搜索结果的阶段，能够根据用户对结果感兴趣的程度进行排序。

参考：https://blog.csdn.net/dicker6315/article/details/81265066

结语

文章仅作为个人学习笔记记录，记录从0到1的一个过程

希望对您有一点点帮助，如有错误欢迎小伙伴指正

文章来源: haihong.blog.csdn.net，作者：海轰Pro，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：haihong.blog.csdn.net/article/details/126655477