大部分基础概念知识已经在Machine Learning|Andrew Ng|Coursera 吴恩达机器学习笔记这篇博客中罗列,因此本文仅对感觉重要或不曾了解的知识点做摘记 第1章 绪论 对于一个学习算法a,若它在某问题上比学习算法b好,则必然存在另一些问题,在那里b比a好 ...
第 章 绪论 . 引言 学习算法:机器学习所研究的主要内容,是关于在计算机上从数据中产生 模型 的算法,即 学习算法 。 学习算法的作用: .基于提供的经验数据产生模型 .面对新情况时,模型可提供相应的判断。 模型:泛指从数据中学得的结果。 学习器:学习算法在给定数据和参数空间上的实例化。 . 基本术语 要进行机器学习,先要有数据。 数据集:一组记录的集合。 示例 样本 特征向量:每条记录 关于 ...
2019-01-04 11:22 0 888 推荐指数:
大部分基础概念知识已经在Machine Learning|Andrew Ng|Coursera 吴恩达机器学习笔记这篇博客中罗列,因此本文仅对感觉重要或不曾了解的知识点做摘记 第1章 绪论 对于一个学习算法a,若它在某问题上比学习算法b好,则必然存在另一些问题,在那里b比a好 ...
【机器学习】《机器学习》周志华西瓜书 笔记/习题答案 总目录 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/96178919 ...
习题 4.1 试证明对于不含冲突数据 (即特征向量完全相同但标记不同) 的训练集, 必存在与训练集一致 (即训练误差为 0)的决策树. 既然每个标记不同的数据特征向量都不同, 只要树的每一条 (从根解点到一个叶节点算一条) 枝干代表一种向量, 这个决策树就与训练集一致. 4.2 ...
习题 6.1 试证明样本空间中任意点 \(\boldsymbol{x}\) 到超平面 \((\boldsymbol{w}, b)\) 的距离为式 \((6.2)\) . 设超平面为 \(\ell(\boldsymbol{w}, b)\) , \(\boldsymbol{x ...
习题 3.1 试析在什么情况下式 \((3.2)\) 中不必考虑偏置项 \(b\) . 书中有提到, 可以把 \(x\) 和 \(b\) 吸收入向量形式 \(\hat{w} = (w;b)\) .此时就不用单独考虑 \(b\) 了. 其实还有很多情况不用, 比如说使用 ...
习题 5.1 试述将线性函数 \(f(\boldsymbol{x}) = \boldsymbol{w}^{\mathrm{T}}\boldsymbol{x}\) 用作神经元激活函数的缺陷. 理想中的激活函数是阶跃函数, 但是它不连续, 不光滑, 所以要一个连续、光滑的函数替代它. 线性 ...
数据科学交流群,QQ群号:189158789 ,欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入! 数据科学交流群,QQ群号:189158789 ,欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入! ...
今天总结了一些关于机器学习的书籍。其中给我最打动的应该还是周志华老师的西瓜书也就是周志华《机器学习》,然后这里给大家把这个资源的链接放进来,方便下载链接:https://pan.baidu.com/s/1oTJjTkxK0PuV2nRExq1wcA 提取码:odp0真的讲的非常清晰! ...