机器学习基石 2 Learning to Answer Yes/No Perceptron Hypothesis Set 对于一个线性可分的二分类问题,我们可以采用感知器 (Perceptron)这种假设集. 这种模型可以用下面的表达式表示出来: 其中不同的向量 \(w\) 代表了不同的假设函数 \(h(x)\),我们的目标是使用一些算法调整 \(w\) 的值,使得假设函数 \(h(x)\) 与我们要预测的函数 \(f(x)\) 尽可能的接近. 我们的想法是:如果 \(h(x)\) 与 \(f(…

Perceptron Learning Algorithm 感知器算法, 本质是二元线性分类算法,即用一条线/一个面/一个超平面将1,2维/3维/4维及以上数据集根据标签的不同一分为二. 算法确定后,根据W取值的不同形成不同的h,构成假设集合H. 如2维感知器算法,根据w0,w1,w2的不同取值,构成了不同的h,这些h最终构成H.注意为了方便表示,将阈值的相反数记为w0,对应的数据点增加一维x0,恒为1. 而算法就是根据给定数据集D从H中选出与目标模式f最为相似的g. 更新规则/学习过程, 遍历…

原文地址:https://www.jianshu.com/p/ed0aee74523f 一.Perceptron Learning Algorithm (一)算法原理 PLA本质是二元线性分类算法,即用一条线/一个面/一个超平面将1.2维/3维/4维及以上数据集根据标签的不同一分为二.算法确定后,根据\(W\)取值的不同形成不同的\(h\),构成假设集合\(H\).如2维感知器算法,根据\(w_0\),\(w_1\),\(w_2\)的不同取值,构成了不同的\(h\),这些\(h\)最终构成\(H…

Perceptron Learning Algorithm 感知器算法, 本质是二元线性分类算法,即用一条线/一个面/一个超平面将1,2维/3维/4维及以上数据集根据标签的不同一分为二. 算法确定后,根据W取值的不同形成不同的h,构成假设集合H. 如2维感知器算法,根据w0,w1,w2的不同取值,构成了不同的h,这些h最终构成H.注意为了方便表示,将阈值的相反数记为w0,对应的数据点增加一维x0,恒为1. 而算法就是根据给定数据集D从H中选出与目标模式f最为相似的g. 更新规则/学习过程, 遍历…

机器学习基石 4 Feasibility of Learning Learning is Impossible? 机器学习:通过现有的训练集 \(D\) 学习,得到预测函数 \(h(x)\) 使得它接近于目标函数 \(f(x)\). 问题:这种预测是可能的么?其泛化性的本质是什么?是什么保证了 \(h(x) \approx f(x)\) ? Probability to the Rescue 情景:有一个装有很多很多珠子的罐子,珠子的颜色是橙色和绿色,那么我们可以通过抽样的方法来估计橙色珠子的比…

机器学习基石 3 Types of Learning Learning with Different Output Space Learning with Different Data Label Learning with Different Protocol Learning with Different Input Space…

机器学习基石 1 The Learning Problem Introduction 什么是机器学习 机器学习是计算机通过数据和计算获得一定技巧的过程. 为什么需要机器学习 1 人无法获取数据或者数据信息量特别大: 2 人的处理满足不了需求. 使用机器学习的三个关键要素 1 存在一个模式可以让我们对它进行改进: 2 规则不容易定义: 3 需要有数据. Components of Machine Learning Machine Learning and Other Fields ML VS DM…

大家好,我是Mac Jiang,非常高兴您能在百忙之中阅读我的博客!这个专题我主要讲的是Coursera-台湾大学-機器學習基石(Machine Learning Foundations)的课后习题解答.笔者是在学习了Ng的Machine Learning之后開始学习这门课程的.但还是感觉收获颇丰.Ng的课程主要站在计算机专业的角度.教你怎样使用机器学习.注重方法而不是数学推导,是一门非常好的新手教程.而林轩田老师的机器学习基石是站在统计分析角度,证明机器学习算法为什么要这么做,更加注重于理论的…

课程的讲授从logo出发,logo由四个图案拼接而成,两个大的和两个小的.比较小的两个下一次课程就可能会解释到它们的意思,两个大的可能到课程后期才会解释到它们的意思(提示:红色代表使用机器学习危险,蓝色代表使用机器学习不危险). 机器学习是理论与实践相结合的一门学问.要怎么学习机器学习课程?我们可以从很理论的角度出发:机器学习有什么推论什么结论,它可以设计出什么样的东西,我们可以非常深入的了解这些相关知识.然后,我们感叹,哇- 这些前辈好伟大,怎么可以设计出这么漂亮的数学,这么漂亮的东西.可是,…

博客已经迁移至Marcovaldo's blog (http://marcovaldong.github.io/) 刚刚完毕机器学习基石的第三讲.这一讲主要介绍了机器学习的分类.对何种问题应该使用何种机器学习方法.将笔记整理在以下. Learning with Different Output Space 前面讲的信用卡发放问题是一个是非题,也就是说最后的输出仅仅有两种.是一个二元分类(binary classification).下图中给出了很多其它的二元分类问题的样例.对于这类问题我们要做的…