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(…

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…

这门课的授课老师是个台湾人,师从Caltech的Yaser S. Abu-Mostafa,他们共同编撰了<Learning From Data>这本书.Yaser S. Abu-Mostafa在edx上也开设了机器学习的公开课,不过说实话,他的埃及口音英语实在很难听懂,而且讲的内容偏重理论,所以追了几节课就放弃了.这次他的学生带来了coursera的机器学习基石这门公开课,讲的内容和Yaser的公开课差不多,而且是中文授课(ppt是英文),这对于华语世界的学生来说是个福音.未来几周,我将把这门…

博客已经迁移至Marcovaldo's blog (http://marcovaldong.github.io/) Andrew Ng的Machine Learning比較简单,已经看完.林田轩的机器学习基石很多其它的是从概率论的角度来介绍机器学习,之前的视频已经听了大半.但好多都是模棱两可. 如今从头開始,认真整理笔记.笔记的结构遵从课程视频的结构. 以下是机器学习基石的第一讲:the learning problem Course Introduction 机器学习是一门理论和实践相结合的课…

(转载)林轩田机器学习基石课程学习笔记1 - The Learning Problem When Can Machine Learn? Why Can Machine Learn? How Can Machine Learn? How Can Machine Learn Better? 每个部分由四节课组成,总共有16节课.那么,从这篇开始,我们将连续对这门课做课程笔记,共16篇,希望能对正在看这们课的童鞋有所帮助.下面开始第一节课的笔记:The Learning Problem. 一.What…