机器学习基石-1

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/ymingjingr/p/4271742.html 目录 机器学习基石笔记1——在何时可以使用机器学习(1) 机器学习基石笔记2——在何时可以使用机器学习(2) 机器学习基石笔记3——在何时可以使用机器学习(3)(修改版) 机器学习基石笔记4——在何时可以使用机器学习(4) 机器学习基石笔记5——为什么机器可以学习(1) 机器学习基石笔记6——为什么机器可以学习(2) 机器学习基石笔记7——为什么机器可以学习(3) 机器学习基石笔记8

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博客已经迁移至Marcovaldo's blog (http://marcovaldong.github.io/) 刚刚完成了机器学习基石的第二讲,主要介绍了机器学习的定义,PLA算法和pocket PLA算法.下面将笔记整理在下面. Perceptron Hypothesis Set 延续前面的信用卡发放问题.银行已有的用户数据可能包括用户的年龄.年薪.工作时长.债务情况等特征信息,我们分别用x1,x2,-,xd来表示,那么对于每一个用户都有一个向量来表示其信息.我们为每一个特征信息分配一个权

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本栏目(机器学习)下机器学习基石专题是个人对Coursera公开课机器学习基石(2014)的学习心得与笔记.所有内容均来自Coursera公开课Machine Learning Foundations中Hsuan-Tien Lin林轩田老师的讲解.(https://class.coursera.org/ntumlone-002/lecture) 第13讲-------Hazard of Overfitting 从这一节开始,我们开始探讨How Can Machines Learn Better的

参考:http://blog.csdn.net/qiusuoxiaozi/article/details/51558497 台湾大学林轩田教授机器学习基石课程理解及python实现----PLA

博客已经迁移至Marcovaldo's blog (http://marcovaldong.github.io/) 机器学习基石第六讲继续讨论"学习是否可行的问题". Restriction of Break Point 继续前面的讨论,我们看mH(N)是否会有一个很小的增长速度.回顾前面的四种成长函数及其break point.我们知道k是一个成长函数的break point,那比k大的值全是break point. mH(N)是一个hypothesis在N个数据点上可以产生的dic

博客已经迁移至Marcovaldo's blog (http://marcovaldong.github.io/) 刚刚完成机器学习基石的第三讲,这一讲主要介绍了机器学习的分类,对何种问题应该使用何种机器学习方法.将笔记整理在下面. Learning with Different Output Space 前面讲的信用卡发放问题是一个是非题,也就是说最后的输出只有两种,是一个二元分类(binary classification).下图中给出了更多的二元分类问题的例子,对于这类问题我们要做的就是找

本栏目(机器学习)下机器学习基石专题是个人对Coursera公开课机器学习基石(2014)的学习心得与笔记.所有内容均来自Coursera公开课Machine Learning Foundations中Hsuan-Tien Lin林轩田老师的讲解.(https://class.coursera.org/ntumlone-002/lecture) 第15讲-------Validation 一.模型选择问题 机器学习的每个模型都有各式各样的参数.即使只是对于二元分类,学习算法上可以选择PLA,LR