这门课以8周设计,分成 4个核心问题,每个核心问题约需2周的时间来探讨.每个约2个小时的录影中,每个小时为一个主题,以会各分成4到5个小段落,每个段落里会有一个后多个随堂的练习.我们在探讨每个核心问题的第二周。关于Machine Learning更多讨论与交流，敬请关注本博客和新浪微博songzi_tea....
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2015-03-04 22:42:18
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训练数据格式如下：输入有4个维度，输出为{-1，+1}。共有400条数据。 题目要求将权向量元素初始化为0，然后使用“Naive Cycle”遍历训练集，求停止迭代时共对权向量更新了几次。 所谓“Naive Cycle”指的是在某数据条目x(i)上发现错误并更新权向量后，下次从x(i+1)继续读数据，而不是回到第一条数据x(0)从头开始。该题要求使用“fixed,pre-determined random cycle”对数据进行遍历，即对400条数据进行随机排序，然后在这轮计算中始终使用这一排序，直到下一轮...
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2015-03-01 23:54:00
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目标函数识别指纹以区分合法身份与非法身份，这里的错误是0/1错误。一种是false reject叫错误拒绝，即本来合法的识别成了非法；另一种叫false accept叫错误接受，即本来非法的识别成了合法。应用中我们也不会真的把某些数据复制1000次，我们只需在计算Error时，将权重高的数据被拜访的概率提高1000倍即可，这与复制是等效的。不过，如果你是遍历整个测试集（不是抽样）来计算错误，就没必要修改拜访概率了，只需给相应的错误乘上它们的权重再相加并除以N即可。到现在为止，我们拓展了VC Bound，它在...
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2015-02-22 23:05:27
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