Coursera台大機器學習課程筆記5 -- Theory of Generalization
本章思路： 根據之前的總結，如果M很大，那么無論假設泛化能力差的概率多小，都無法忽略，所以問題轉化為證明M不大，然后上章將其轉化為證明成長函數：mh(N)為多項式級別。直接證明似乎很困難，本章繼續利 ...
原文：Coursera台大機器學習課程筆記3 – 機器學習的可能性
提綱： 機器學習為什么可能 引入計算橙球概率問題 通過用Hoeffding s inequality解決上面的問題，並得出PAC的概念，證明采樣數據學習到的h的錯誤率可以和全局一致是PAC的 將得到的理論應用到機器學習，證明實際機器是可以學習 機器學習的大多數情況下是讓機器通過現有的訓練集 D 的學習以獲得預測未知數據的能力，即選擇一個最佳的h做為學習結果，那么這種預測是可能的么 為什么在采樣數據 ...
2013-12-28 21:27 2 9183 推薦指數：
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注：本大綱和筆記是根據台大林軒田老師《機器學習基石》和《機器學習技法》視頻課程整理而來。林老師講課幽默風趣，授課內容豐富而又通透，解決了我作為初學者的很多困惑，對此我非常感激。關於林老師的視頻課程和相關資料，可參考這里。另外，個人認為，這里面講解的最最精彩的是SVM和機器學習的可行性這兩部分 ...
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