機器學習基石作業1
第一題很明顯：（1）質數有很明確的定義，所以辨別質數並不需要ML；（2）在課件中反復提到的信用卡發放問題；（3）計算重力加 速度有明確的方法，不需要ML；（4）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；（5）根據年齡推薦醫學檢驗 ...
原文：《機器學習基石》---噪聲和錯誤
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： 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： 錯誤和平方錯誤： 錯誤用於分類，平方錯誤用於回歸。 我們之前推導VCbound使用的錯誤衡量方式就是 錯誤，首先計算出每個點的error，然后 ...
2017-01-14 23:50 0 1547 推薦指數：
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