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搜索关键字:机器学习基石    ( 143个结果
(机器学习基石)Perceptron Learning Algorithm(PLA)
一、Perceptron Hypothesis Set例子:银行要决定是否给使用者发信用卡。可以将每一个使用者的各种信息作为一个向量,每一个维度使用$x_i$来表示,给每个不同特征给予不同的权重,将加权值的和作为输出,设置一个阈值,如果超过阈值,那么就输出1,如果小于阈值,就输出-1.我们输入的x是... ...
分类:其他好文   时间:2020-02-27 20:53:22    阅读次数:114
线性回归
参考资料 台湾大学 《机器学习基石》视频 Ng 《机器学习》视频 周志华《机器学习》 "线性回归原理小结" "Lasso回归算法: 坐标轴下降法与最小角回归法小结" [TOC] 写作提纲 1. 基础线性回归模型&损失函数 2. 优化方法(极小化损失函数) 1. 最小二乘法 OLS 代数法解法 矩阵法 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-26 22:40:43    阅读次数:270
计算学习原理
抄袭/参考资料 台湾大学 《机器学习基石》视频 "VC维的来龙去脉" 目录 1.Hoeffiding不等式 2.与学习的联系:单个假设 3.与学习的联系:多个假设 4.学习的可行性:两个核心条件 5.Growth Function 6.Break Point 和 Shatter 7.VC Bound ...
分类:其他好文   时间:2018-12-02 12:06:34    阅读次数:292
林轩田《机器学习基石》 简介
转:https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80517672 课程介绍台湾大学林轩田老师曾在coursera上开设了两门机器学习经典课程:《机器学习基石》和《机器学习技法》。《机器学习基石》课程由浅入深、内容全面,基本涵盖了机器学习领域的很多 ...
分类:其他好文   时间:2018-11-05 16:25:57    阅读次数:252
机器学习基石(习题) 感知机在线性可分情况下迭代次数的表示
最近在Coursera上面听公开课,其中听到机器学习基石中遇到了这样一个习题,就是如何将感知机在线性可分情况下的迭代次数进行表达。 这个问题的一个前提条件是数据是可以被感知机线性分割的。 课程中给出的两个推出的公式: 1. 2. 该表达,其实主要是要求上图中的那个constant。 题中,给出了一个 ...
分类:其他好文   时间:2018-05-09 14:59:24    阅读次数:343
台湾大学 机器学习基石 扩展阅读资料
預備知識 作業零 (機率統計、線性代數、微分之基本知識) 參考書籍 Learning from Data: A Short Course , Abu-Mostafa, Magdon-Ismail, Lin, 2013. 經典文獻 F. Rosenblatt. The perceptron: A pr ...
分类:其他好文   时间:2018-05-07 22:47:10    阅读次数:192
[笔记]机器学习基石 02 Learning to Answer Yes-No
一 Perception Hypothesis Set 1 A Simple Hypothesis Set: the 'Perceptron' 本节还是使用银行发信用卡的例子,银行掌握用户的年龄、年薪、工龄和负债情况。这里建立一个模型,每一个用户可以用一个向量来表示,每个用户的每一种信息可以当作向量 ...
分类:其他好文   时间:2018-03-31 22:21:27    阅读次数:242
[笔记]机器学习基石 01 The Learning Problem
本笔记是从onenote写的,然后导成word发布在这里。自己记的相对随意,没有多花时间编辑因此也有内容重点不很突出、中英文混杂等的缺点,请见谅。 一 Course Introduction 方式:从基础的角度切入 story-like: ·When Can Machine Learn? (illu ...
分类:其他好文   时间:2018-03-21 16:30:04    阅读次数:231
机器学习基石笔记12——机器可以怎样学习(4)
Lecture 12: Nonlinear Transformation 12.1 Quadratic Hypothesis 现在我们碰到一个新的问题,如何来给如图 12-1 所示的线性不可分数据做分类? 我们之前只学过 linear classification 和 linear regressi ...
分类:其他好文   时间:2017-12-25 00:48:34    阅读次数:319
机器学习基石笔记11——机器可以怎样学习(3)
Lecture 11: Linear Models for Classification 11.1 Linear Models for Binary Classification 11.2 Stochastic Gradient Descent 11.3 Multiclass via Logisti ...
分类:其他好文   时间:2017-12-22 18:35:21    阅读次数:93
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