作業方面,暫時只關注需要編程的題目了,用python完成代碼。 Q15~Q17應用的是傳統PLA算法,給定的數據集也是保證線性可分的。 代碼需要完成的就是實現一個簡單的PLA,並且“W = W + speed*yX”中的speed是可以配置的(即學習速率) 代碼1 代碼 ...
第一題很明顯: 質數有很明確的定義,所以辨別質數並不需要ML 在課件中反復提到的信用卡發放問題 計算重力加 速度有明確的方法,不需要ML 在繁忙十字路口最優交通紅綠燈的周期,由於每端時間的車流量很難去預測,所以需要ML去自 己學習控制周期 根據年齡推薦醫學檢驗,無法通過明確定義程序直接判斷,電腦需要自己ML得出值得推薦的結果。 下棋時data是一筆一筆喂給電腦,每一步沒有明確的label,題目中 ...
2015-11-09 17:32 0 2571 推薦指數:
作業方面,暫時只關注需要編程的題目了,用python完成代碼。 Q15~Q17應用的是傳統PLA算法,給定的數據集也是保證線性可分的。 代碼需要完成的就是實現一個簡單的PLA,並且“W = W + speed*yX”中的speed是可以配置的(即學習速率) 代碼1 代碼 ...
作業一被bubuko抓取了,要是能注明轉載就更好了(http://bubuko.com/infodetail-916604.html) 作業二關注的題目是需要coding的Q16~Q20 Q16理解了一段時間,題目闡述的不夠詳細。理解了題意之后,發現其實很簡單。 理解問題的關鍵是題目 ...
1 有噪聲情況下的機器學習過程 由一個條件概率來產生數據的標簽y,相當於一個確定函數加上噪聲: 2 錯誤衡量方式 這里我們介紹pointwise的錯誤衡量方式。所謂point wise就是可以對於一個點計算它的錯誤。 常見的有兩種pointwise錯誤衡量方式:0/1錯誤和平 ...
機器學習基石 | 作業一 個人基礎不太好,做題花了挺長時間,分享一下自己的解題方法。基礎不太好嘛,可能比較啰嗦。 原題目和編程題的程序(Jupyter Notebook 源文件),還有本解答的 PDF 版本都放在了 此鏈接 中。 題目 見文件 作業 ...
轉載請注明出處:http://www.cnblogs.com/ymingjingr/p/4271742.html 目錄 機器學習基石筆記1——在何時可以使用機器學習(1) 機器學習基石筆記2——在何時可以使用機器學習(2) 機器學習基石筆記3——在何時可以使用機器學習(3)(修改版 ...
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