本节课主要讲述机器学习怎么解决是非题。 介绍系列课程的第一个模型：perceptron（感知器） 把每一个sample的各种feature用一个向量来表示，也就是下图的x，以上图为例，x1=age, x2=annual salary, x3=year in job, x4=current detb， ...
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2016-09-27 08:02:30
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机器学习的基石课程可以分成四个大的步骤： 1. 什么时候可以使用机器学习？ 2. 为什么机器学习可以有效果？ 3. 机器学习是一个怎样的过程？ 4. 机器学习怎么样才能学得更好？ From Learning to Machine Learning 仿照人类进行学习和认知的过程，机器进行学习的过程也非 ...
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2016-09-26 18:04:41
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四、 How Can Machines Learn Better? 我个人感觉第四讲是整个基石课程的精髓所在，很多东西说的很深也很好。 首先是overfitting的问题，过拟合是一个常发生的情况，简单的理解就是下图，low Ein不一定是好事，因为我们的目的是low Eout。所以不能过拟合你的训 ...
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2016-09-23 14:47:59
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三、How Can Machines Learn? 第三节首先介绍了linear regression,线性可分的线性规划是有analytic solution的，林老师给我们推了一下，关键就是矩阵化的处理，简化了很多的工作 上面三幅图是整个推导的过程，需要注意的是，最后的X不一定是可逆的，因为我们 ...
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2016-09-22 20:00:30
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根据台大的机器学习在Coursera上公开课《机器学习基石》和《机器学习技术》整理的笔记，考虑到现在该课程已经关闭了，所以我把我的学习笔记慢慢整理出来。这是第一篇-Linear SVM 如果我们采用PLA(Percetron Learning Algorithmn)，已经能够得到若干种w,这些w都能 ...
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2016-08-04 17:37:07
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最近在班主任的带领下，开始观看台湾大学林轩田教授的机器学习基石课程，虽然吧，台湾人，汉语说得蛮6，但是还是听着怪怪的，不过内容非常值得刚刚入门的机器学习小白学习，话不多说，直接进入正题。
1.基本介绍
（貌似这里一般是应该背景介绍，但是，历史吗，自己去百度吧）
（1）preceptron
翻译中文叫做感知器，如果你之前听说过神经网络的，它其实就是网络中的一个神经元，它自身的作用非常小，只能...
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2016-07-11 17:13:07
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cousera-Andrew NG的机器学习足够入门cs229台湾大学林轩田老师的机器学习基石和机器学习技法结合李航的<<统计学习方法>>和周志航的<<机器学习>> 看完之后看<<机器学习实战>>之后去kaggle打比赛, 再想深了看看pr ...
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2016-07-08 13:51:24
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大家好，我是Mac Jiang。看到大家对我的博客的支持，非常感动。今天和大家分享的是我在学习机器学习基石时的手写笔记。当时在学习的时候，我把一些我认为重要的东西写了下来，一来是为了加深印象，二来是为了供以后复习之用。
网上的机器学习基石笔记也有很多，但大多是电子版，个人更加倾向于手写版的自由。毛主席曾经说过，“不动笔墨不读书”，我觉得这句话非常有道理，以我个人的学习方法而言，是...
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2016-07-07 15:45:39
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台大林轩田·机器学习基石记要昨天开始看林轩田的机器学习基石，从今天起开始去粗取精
本文在差不多是随堂笔记，可读性不好。。第一讲比较基础，一些概念自己早已经理解了，所以不再做笔记，有点印象的是讲到了ML、DL、AI的一些联系与区别，ML主要是想从数据中学习/逼近一个理想的函数f(x)第二讲讲到了PLA，感知器学习算法，并且证明了线性可分时感知器收敛定理（与Haykin的Neural Networks...
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2016-06-02 13:54:14
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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)m_H(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)m_H(N)是一个hypothesis在N个数据点上可以产生的dichotom...
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2016-04-29 19:46:40
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