机器学习导论：学术诚信与作业设计

在张逸凯同学的《机器学习导论》第一次作业1中，核心知识点围绕学术诚信展开。作业强调了个人独立完成作业的重要性，禁止任何形式的抄袭，无论是直接复制他人文本还是对已有资料进行简单的修改。学术诚信被视为课程中的基石，不遵循将可能导致成绩被取消。 问题1探讨了在数据存在噪声的情况下，版本空间的概念。在这样的环境下，由于可能没有一个假设能完美匹配所有训练样本，版本空间会是空集。这提示我们，在假设选择上需要设计合理的归纳偏好。归纳偏好是一种指导算法在众多假设中挑选出最合适的策略，它在很大程度上影响算法的性能。具体的设计可以根据问题特性来确定： - 如果可以量化假设对训练样本的拟合程度，可以选择拟合度最高的模型，例如通过最大化模型覆盖的训练样本数量。 - 如果无法直接比较不同假设的拟合优劣，可以采用奥卡姆剃刀原则，即倾向于选择更简单的模型，比如选择具有较少参数或者更平滑曲线的模型。 此外，作业提交方面，学员需要遵循特定的格式要求，如在LaTeX模板中填写个人信息，提供编写的.py源码文件、数据文件以及压缩后的.zip包。未按要求提交或逾期提交都将导致扣分，且特殊情况下的缓交需提前申请。整个作业的截止日期是3月15日23:59:59，过期作业将被视为零分。 最后，参考文献特别提到了尹一通老师的高级算法课程中的学术诚信标准，表明课程重视理论与实践相结合，鼓励学生在尊重学术规范的前提下，发挥创新思维，设计适应不同问题场景的假设选择策略。