机器学习基石作业1
第一题很明显：（1）质数有很明确的定义，所以辨别质数并不需要ML；（2）在课件中反复提到的信用卡发放问题；（3）计算重力加 速度有明确的方法，不需要ML；（4）在繁忙十字路口最优交通红绿灯的周期，由于每端时间的车流量很难去预测，所以需要ML去自 己学习控制周期；（5）根据年龄推荐医学检验 ...
原文：《机器学习基石》---噪声和错误
有噪声情况下的机器学习过程 由一个条件概率来产生数据的标签y，相当于一个确定函数加上噪声： 错误衡量方式 这里我们介绍pointwise的错误衡量方式。所谓point wise就是可以对于一个点计算它的错误。 常见的有两种pointwise错误衡量方式： 错误和平方错误： 错误用于分类，平方错误用于回归。 我们之前推导VCbound使用的错误衡量方式就是 错误，首先计算出每个点的error，然后 ...
2017-01-14 23:50 0 1547 推荐指数：
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