博客已经迁移至Marcovaldo’s blog (http://marcovaldong.github.io/)机器学习基石第八讲主要介绍噪声和误差度量，笔记整理在下面。Noise and Probabilistic Target现实中的数据很可能含有噪声（noise），例如前面的信用卡发放问题中，有的顾客符合发放标准但没有发给，或者同样情况的顾客有人发了有人没法，再或者顾客的信息不正确等等，VC...
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2016-04-29 18:06:05
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[此笔记源于台湾大学林轩田老师《机器学习基石》《机器学习技法》] 机器学习真的可以起作用吗？答案是肯定的。 那为什么这个问题还要拿出来讲一讲呢？ 考虑一个问题： 现在知道了5个数据，预测其余3个xn的输出，有如下可能： 我们根本没法预测！ 这个问题formally的表示是：对于一个整体，我们随机抽取 ...
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2016-04-27 12:29:34
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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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2016-04-26 21:45:14
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博客已经迁移至Marcovaldo’s blog (http://marcovaldong.github.io/)机器学习基石第八讲主要介绍噪声和误差度量，笔记整理在下面。Noise and Probabilistic Target现实中的数据很可能含有噪声（noise），例如前面的信用卡发放问题中，有的顾客符合发放标准但没有发给，或者同样情况的顾客有人发了有人没法，再或者顾客的信息不正确等等，VC...
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2016-04-26 20:27:58
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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到一个hypothes...
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2016-04-19 19:42:33
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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x1x_1...
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2016-04-19 00:32:44
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3 Types of Learning3.1 Learning with Different Output Space Y 从输出空间类型的角度分类机器学习的方法。 1. 二元分类（Binary Classification）：输出标签是离散的，二类的。 2. 多元分类（Multiclass Cla ...
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2016-04-18 17:18:53
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大家好，我是Mac Jiang,今天和大家分享Coursera-NTU-機器學習基石（Machine Learning Foundations）-作业四 Q13-20的MATLAB实现。以前的代码都是通过C++实现的，但是发现C++实现这些代码太麻烦，这次作业还要频繁更改参数值，所以选择用MATLAB实现了。与C++相比，MATLAB实现显然轻松很多，在数据导入方面也更加方便。我的代码虽然能够得到...
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2016-04-17 22:35:56
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2 Learning to Answer Yes/No 2.1 Perceptron Hypothesis Set 根据信用卡问题引入PLA算法。 有以下特征： 抽象一下，成为特征向量x，根据x和权重的w的内积相对于阈值的大小决定输出标签的正负（正则赋予信用卡，负不赋予信用卡）： 具体而言，感知机（ ...
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2016-04-17 22:04:08
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大家好，我是Mac Jiang,今天和大家分享coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业四的习题解答。笔者在做这些题目时遇到很多困难，当我在网上寻找答案时却找不到，而林老师又不提供答案，所以我就想把自己做题时对题目如何思考的写下来，为大家提供一些思路。当然，我对题目的理解不一定是正确的，如果各位博友发现错误请及时留言联系，谢谢！再次提醒...
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2016-04-17 20:51:05
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