Coursera台大机器学习课程笔记5 -- Theory of Generalization
本章思路： 根据之前的总结，如果M很大，那么无论假设泛化能力差的概率多小，都无法忽略，所以问题转化为证明M不大，然后上章将其转化为证明成长函数：mh(N)为多项式级别。直接证明似乎很困难，本章继续利 ...
原文：Coursera台大机器学习课程笔记3 – 机器学习的可能性
提纲： 机器学习为什么可能 引入计算橙球概率问题 通过用Hoeffding s inequality解决上面的问题，并得出PAC的概念，证明采样数据学习到的h的错误率可以和全局一致是PAC的 将得到的理论应用到机器学习，证明实际机器是可以学习 机器学习的大多数情况下是让机器通过现有的训练集 D 的学习以获得预测未知数据的能力，即选择一个最佳的h做为学习结果，那么这种预测是可能的么 为什么在采样数据 ...
2013-12-28 21:27 2 9183 推荐指数：
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