机器学习之【假设空间】与相亲

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假设女生评价相亲男，从身高、颜值、储蓄、年龄4个角度看，

这时来了一万个男人：

身高，从武大郎到姚明都有，
颜值，从奇丑无比到帅气逼人都有，
储蓄，从身无分文到富甲一方都有，
年龄，从未成年到耄耋老人都有，

这种属性条件比较任意的存在，叫【假设空间】，囊括可能的所有情况。
也就是，所有属性张成的空间中，任意空集、点、线、面、三维体、高维体的集合。

【样本空间】的属性值，是按样本来的，所以是【假设空间】的子集。

例如，好男人分2类：

1、普通男集合：
(身高>=170cm)&(颜值>=7分)&(储蓄>=20万)&(年龄<=35)

2、金龟婿集合：
(身高==*)&(颜值==*)&(储蓄>=500万)&(年龄==*)
通配符*代表不限制

这2个集合在【假设空间】占有的位置的集合，为“好男人集合”

女生在生活中见过的男人，可视作【训练集】，
学习的过程，可以看作从【假设空间】寻找与【训练集】不矛盾的假设，
这些假设的集合，叫【版本空间】，也就是根据已知的好男人，推测出的好男人群体。