机器学习（周志华版）学习笔记（二）假设空间

科学推理的两大手段：
归纳：从特殊到一般的泛化过程。
泛化：从样本中学习训练出不在样本中的数据集的共同特征，使其适用于整个样本空间。
演绎：从一般到特殊的特化过程。
特化：与泛化相反，整体样本的共同特征推演出具体特征。

 

 
例子理解：

编号	色泽	根蒂	敲声	好瓜
1	青绿	蜷缩	浊响	是
2	乌黑	蜷缩	浊响	是
3	青绿	硬挺	清脆	否
4	乌黑	稍蜷	沉闷	否

泛化过程

已知样本中好瓜的特征是：青绿、蜷缩、浊响和乌黑、蜷缩、浊响，根据学习的到好瓜的共同特点是蜷缩、浊响或者只有蜷缩或者只有浊响。

新样本中给出一组瓜的特征：青绿、蜷缩、清脆，判断该瓜是否属于好瓜的过程。

特化过程

找出好瓜所具有的其他一些特征因素