变型空间与候选消除：认知智能的理论探索

"关于变型空间和候选消除的说明-认知智能时代：知识图谱实践案例集（速读版） (1)" 在机器学习领域，候选消除算法是一种用于概念学习的方法，它试图通过不断地排除与训练样例不一致的假设来逐步逼近目标概念。在2.6.1部分，讨论了候选消除算法的收敛条件及其对错误训练样例的敏感性。正确情况下，如果训练样例无误且假设空间中确实包含描述目标概念的假设，算法将收敛到单个确定的假设，即目标概念。然而，一旦训练数据包含错误，算法可能会错误地从变型空间中删除正确假设，导致无法正确描述目标概念。若训练样例足够多，最终可能得到一个空的变型空间，表明训练数据存在问题。 2.6.2节探讨了学习器如何选择和获取更多训练样例。在理想化场景中，学习器能自主选择实例并获取其正确分类，这可能是通过自然环境的反馈（如测试桥梁的稳定性）或在施教者指导下进行（如设计新桥梁方案并寻求评价）。这两种情况都反映了学习过程中主动学习的概念，即学习器不是被动接受数据，而是主动参与数据的选择和解释。 本书《机器学习》旨在提供涵盖广泛领域的核心算法和理论，不依赖特定学科的先验知识，而是自我包含地介绍相关概念。适合于大学生、研究生以及专业人士作为教材或参考书。作者强调理论与实践的平衡，不仅深入探讨学习性能与训练样例数量之间的关系，还介绍并阐述了实际应用中的主要算法。书中提供的在线资源包含了多个算法的实现和数据，如神经网络、决策树和贝叶斯分类器，以便读者进行实践操作。 致谢部分表达了作者对协助创建这些资源的同事的感激之情，同时也展示了作者致力于使机器学习教育更易获取和实践的承诺。