机器学习：搜索与优化视角

"本书深入探讨了机器学习的核心算法与理论，旨在提供一个包容广泛的原始资料，适合不同背景的读者。书中不仅介绍了统计学、人工智能、信息论等相关领域的基础概念，还强调了理论与实践的结合，提供了多种算法的实现和实际应用示例。" 在机器学习的领域中，学习问题常被看作是搜索问题，尤其是在面对庞大的假设空间时。例如，西洋跳棋的学习程序就是一个典型的例子，其中的假设空间包含了所有可能的评估函数，通过权重w0到w6的不同组合来构建。学习器的任务就是在这个空间中找到最能贴合训练数据的假设，LMS算法就是一种通过迭代调整权重来实现这一目标的方法。此算法适用于连续参数化的假设空间，能有效地处理各种目标函数的拟合。 本书涵盖了多种不同的假设表示法，如线性函数、逻辑描述、决策树和人工神经元网络，每种表示法都有其特定的学习算法，利用各自内在结构的优势来优化搜索过程。作者强调了学习问题的搜索视角，这有助于分析假设空间的大小、训练数据的数量以及泛化能力之间的关系。 机器学习面临的关键问题包括：是否存在能从特定训练数据中学习一般目标函数的算法，如何判断何时算法会收敛到期望的函数，以及训练数据量、假设空间特性和学习假设的可信度之间的一般关系。这些问题贯穿全书，旨在提供对机器学习算法性能和局限性的深入理解。 此外，本书考虑了多元学科的视角，不需要读者具备所有相关背景知识，而是逐步引入必要的概念。这使得它成为大学本科或研究生的理想教材，同时也适用于软件研发人员和专业人士作为参考。书中包含的理论部分探讨了学习性能与训练样本数量的关系，以及针对不同类型任务的最优学习算法选择。实践部分则提供了多种算法的实现，如神经网络、决策树和贝叶斯分类器，通过具体的代码和数据让读者能够实际操作和理解。 作者感谢那些协助创建在线资源的同事们，这些资源包括算法实现和相关数据，可供读者进一步探索和学习。通过这些丰富的材料，读者不仅可以理论学习，还能动手实践，真正将理论知识转化为解决实际问题的能力。