知识总结
假设空间：所有假设的集合（包括空集）
版本空间：对于特定的数据集，与该数据集一致的假设的集合。（一致的意思是假设能覆盖正例，不覆盖反例）
归纳偏好：是一个挑选最佳假设函数的基准。当多个假设都满足条件时，要依据什么标准来决定使用哪个假设，比如使用奥卡姆剃刀，选最简单的、项最少的。
习题解
1.1
| 编号 | 色泽 | 根蒂 | 敲声 | 好瓜 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 青緑 | 蜷缩 | 浊响 | 是 |
| 4 | 乌黑 | 稍蜷 | 沉闷 | 否 |
版本空间：
- （色泽=青緑，根蒂=蜷缩，敲声=浊响）（色泽=青緑，根蒂=蜷缩，敲声=*），（色泽=青緑，根蒂=*，敲声=浊响），（色泽=青緑，根蒂=*，敲声=*），（色泽=*，根蒂=蜷缩，敲声=浊响），（色泽=*，根蒂=蜷缩，敲声=*），（色泽=*，根蒂=*，敲声=浊响）
1.2
表1.1
| 编号 | 色泽 | 根蒂 | 敲声 | 好瓜 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 青緑 | 蜷缩 | 浊响 | 是 |
| 2 | 乌黑 | 蜷缩 | 浊响 | 是 |
| 3 | 青緑 | 硬挺 | 清脆 | 否 |
| 4 | 乌黑 | 稍蜷 | 沉闷 | 否 |
1.3
由于存在数据噪声，归纳偏好可以定为优先选择判断出正例数量多的假设，数量相同是选择项少的假设，前面两项都相同时，随机挑一个。
