原文:【西瓜书】周志华《机器学习》学习笔记与习题探讨(一)

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:

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机器学习》(周志华)西瓜读书笔记(完结)

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 ...

Mon Mar 05 03:42:00 CST 2018 3 25658
机器学习西瓜习题 第 4 章

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 ...

Tue Jan 21 04:20:00 CST 2020 0 1852
机器学习西瓜习题 第 6 章

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 ...

Fri Feb 14 02:47:00 CST 2020 0 3285
机器学习西瓜习题 第 3 章

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 ...

Sun Jan 05 06:03:00 CST 2020 4 2238
机器学习西瓜习题 第 5 章

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 ...

Tue Feb 04 06:31:00 CST 2020 0 1914
周志华 机器学习 西瓜 主要符号表

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! ...

Sun Jan 31 22:13:00 CST 2021 0 303
周志华 西瓜 机器学习 PDF下载分享给大家

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! ...

Wed Aug 11 02:05:00 CST 2021 0 211
 
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