机器学习的出错界限：知识图谱驱动的实践案例

"《学习的出错界限模型 - 认知智能时代：知识图谱实践案例集（速读版）》深入探讨了机器学习领域的核心理论和实际应用。章节7.5关注的是机器学习的出错界限模型，这是一个评估学习器性能的关键指标，它考量了学习器在面对有噪声数据、不同学习场景（如被动观察或主动查询）、目标概念的精确性要求以及对实例分布假设时的表现。该模型不仅关注训练样本的数量，还涉及到出错次数、学习时间等因素。 在这个模型中，学习过程不再仅仅局限于达到完全正确的目标概念，而是允许一定程度的错误和近似性，这使得模型更加符合现实世界的不确定性和复杂性。理论部分探讨了如何根据训练样本的增长来预测学习效果，以及如何选择最适合特定任务的学习算法，例如基于统计学、计算复杂性和贝叶斯分析的理论。 书中强调理论与实践的结合，提供了丰富的实例和实践案例，如人脸识别神经网络、信贷分析中的决策树学习算法以及文本分类的贝叶斯分类器。所有这些算法的源代码和相关数据可通过在线资源获取，以便读者能够亲自动手实践和理解算法的工作原理。 该书旨在为计算机科学、统计学和社会科学专业的学生和研究人员提供一个易于理解的入门教材，同时涵盖了博士生研究前必备的基础内容。作者在写作过程中充分考虑了读者的广泛背景，确保内容既深入又实用，兼顾了基础概念和高级理论。特别要感谢那些共同创建在线资源的同事们，他们的贡献使得本书成为一个既理论扎实又实践丰富的学习工具。"