這章很多內(nèi)容之前都接觸過俊扭，所以筆記內(nèi)容很少了，不過書上這部分的例子和講解很棒
五大機(jī)器學(xué)習(xí)范例：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拦坠，基于案例推理连躏，遺傳算法剩岳，規(guī)則歸納贞滨，分析學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)的三種反饋：監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)
解釋現(xiàn)象時注意奧卡姆剃刀原則
懶惰的學(xué)習(xí)者：（如基于案例的推理）不做出努力壓縮數(shù)據(jù)拍棕，調(diào)用時所有數(shù)據(jù)可用晓铆，因此魯棒性更強(qiáng)
急切的學(xué)習(xí)者：（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）抽象出一般規(guī)則，數(shù)據(jù)本身不保留绰播，相對不靈活
一般前者訓(xùn)練更快骄噪，但是使用需要花更多時間（為什么？）
決策樹是一種歸納學(xué)習(xí)的方法----->ID3算法：選擇信息增益最大（即熵減小程度最大）的分類方式建立決策
