机器学习Tom版教材课后习题解答解析

"这是一份关于机器学习的教材课后习题解答，主要涉及章节2-5的内容。解答包括了2.4、2.7和3.4等题目，涵盖了机器学习的基础概念如样本空间、假设空间、决策树以及变型空间等知识点。" 在机器学习领域，理解并掌握基础概念至关重要。此资料详细解答了Tom Mitchell所著《机器学习》教材的部分课后题目，这些题目可以帮助我们深入理解以下几个核心概念： 1. 样本空间与假设空间： - 2.4题讨论了样本空间（S）与变型空间（G）的概念。在这一问题中，我们了解到通过选取特定的点可以减少变型空间，例如（7，4）能够保证减小变型空间，而（10，1）则不能。同时，题目的解答还指出为了确保候选消除算法能完全学习目标概念，至少需要6个样本，其中包括2个正例和4个反例。 2. 最特殊假设： - 2.7题涉及到最特殊假设（most specific hypothesis）。题目说明了一个重要的观点：不存在一个对所有正例集合都一致的最特殊假设。在这个例子中，给出了h0（x1≤x≤xn）作为与A一致且最特殊的假设，它强调了构建假设时需要考虑数据集的具体特征。 3. 决策树学习： - 3.4题涉及到决策树的学习过程，特别是信息增益（information gain）的概念。计算每个候选属性的信息增益来选择最优分割属性，如计算Gain(S, Sky)，Gain(S, AirTemp)，等等。信息增益是决策树划分属性的一个关键指标，用于度量属性选择对数据纯度的提高程度。 这些习题解答不仅揭示了机器学习理论的深度，还提供了实际应用这些理论的方法。通过解答，我们可以看到如何运用这些理论来解决具体问题，比如在构建决策树时如何选择最佳属性，以及如何理解变型空间在学习过程中的作用。这样的练习有助于加深对机器学习基本原理的理解，为后续的模型构建和算法实现打下坚实的基础。