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1.4 模型评估与模型选择
泛化能力（generalization ability)：学习方法对未知数据的预测能力。
过拟合（over-fitting)：学习时选择的模型所包含的参数过多，以致于出现这一模型对已知数据预测的很好，
但对未知数据预测的很差的现像。
经验风险最小化（empirical risk minimization， ERM）：即求解损失函数最小化：
当模型是条件概率分布，损失函数是对数损失函数时，ERM等价于极大似然估计（maximum likelihood estimation）。
结构风险最小化（structural risk minimization， SRM）：当样本容量很小时，容易产生过拟合（overfitting）问题，SRM就是为了防止过拟合。SRM等价于正则化（regularization）。SRM就是在ERM的基础上加上表示模型复杂度的正则化项（regularizer）或罚项（penalty term）：
即需要满足经验风险和模型复杂度同时小。当模型是条件概率分布，损失函数时对数损失函数，模型复杂度由模型的先验概率表示时，SRM就是贝叶斯估计中的最大后验概率估计（maximum posterior probability estimation， MAP）。
为了使测试误差最小，需要选择复杂度适当的模型。有两种常用的模型选择方法：正则化与交叉验证。
1.5 正则化与交叉验证
结构风险 = 经验风险 + 正则化
如上式所示，第一项为经验风险，第二项为正则化项
正则化：结构风险中的罚项，可以选择参数向量的L1范数，参数向量的L2范数等。
正则化的作用是选择经验风险和结构风险同时较小的模型。
正则化符合奥卡姆剃刀定律（Occam's Razor, Ockham'sRazor）：能够较好的解释已知数据且较为简单的模型才是好的模型。
数据集常被切分为三个部分：训练集（training set），验证集（validation set）和测试集（test set），分别用户训练模型，模型的选择以及模型的评估。但在数据不充足的前提下，再切分数据明显是不科学的。
因此引入交叉验证的方法，交叉验证（cross validation)分为：
简单交叉验证：将数据集简单切分为训练集和测试集两部分
S折交叉验证：将数据集切分为S个大小相同的子集，选择S-1个子集训练模型，剩下的一个子集测试模型；重复S次后再选取。
留一交叉验证：用于数据缺乏的情况下。是S折交叉验证的特殊情形S=N。
1.6 泛化能力
泛化能力（generalization ability)：由该方法学习到的模型对未知数据的预测能力。
泛化误差（generalization error):就是所学习到的模型的期望风险。
泛化误差上界（generalization error bound):它是样本容量的函数，当样本容量增加时，泛化上界趋于0；它是假设空间容量（capacity)的函数，假设空间容量越大，模型就越难学，泛化误差上界就越大。
第一项是经验误差（训练误差）
第二项，N是样本数量，当N趋于无穷时，这项为0，即期望误差等于经验误差
d表示假设空间中的函数个数，越大就越难学，泛化误差就越大
1.7 生成模型与判别模型
生成方法（generative approach）学到的模型称为生成模型（generative model），由数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测模型，即P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)，典型的生成模型有朴素贝叶斯模型和隐马尔可夫模型。
优点：
可以得到联合概率分布
收敛速度更快
当存在隐变量时，仍可以使用
判别方法（discriminative approach）学到的模型称为判别模型（discriminative model），由数据直接学习决策函数f(X)或条件概率分布P(Y|X)，典型的判别模型包括：k近邻算法，感知机，决策树，逻辑斯谛回归模型，最大熵模型，支持向量机，提升方法和条件随机场等。
优点，
学习准确率比较高
便于对数据进行抽象，可以简化学习问题
1.8 分类问题
输出变量是有限个离散值时，就是分类问题
学习出的分类模型或分类决策函数称为分类器（classifier）
1.9 标注（tagging)问题
分类问题的推广，输入是一个观测序列，而输出是一个标记序列
典型的应用，词性标注，输入词序列，输出是（词，词性）的标记序列
1.10 回归问题
回归（regression）:输入输出都是连续变量，用于预测输入变量和输出变量之间的关系，即选择输入变量到输出变量间的映射函数，等价于函数拟合，选择函数曲线拟合已知数据且很好的预测未知数据。
按照输入变量的个数，分为一元回归和二元回归；按照模型类型，分为线性回归和非线性回归。
第一章主要介绍了一些基本概念，了解这些概念还是很有必要的。