01 The Learning Problem

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01 The Learning Problem

什么时候适合用机器学习算法? 1.存在某种规则/模式,能够使性能提升,比如准确率: 2.这种规则难以程序化定义,人难以给出准确定义: 3.存在能够反映这种规则的资料. 所以,机器学习就是设计算法A,从包含许多假设的假设集合H里,根据所给的数据集D,选出和实际规则f最为相似的假设g. 注:g和f相似度的衡量是基于所有数据,不仅仅是D. Learning Model = A + H, A确定后,H形式也给出, W的变化构成不同的属于H的h.…

机器学习基石：01 The Learning Problem

什么时候适合用机器学习算法? 1.存在某种规则/模式,能够使性能提升,比如准确率: 2.这种规则难以程序化定义,人难以给出准确定义: 3.存在能够反映这种规则的资料. 所以,机器学习就是设计算法A,从包含许多假设的假设集合H里,根据所给的数据集D,选出和实际规则f最为相似的假设g. 注:g和f相似度的衡量是基于所有数据,不仅仅是D. Learning Model = A + H, A确定后,H形式也给出, W的变化构成不同的属于H的h.…

机器学习基石笔记：01 The Learning Problem

原文地址:https://www.jianshu.com/p/bd7cb6c78e5e 什么时候适合用机器学习算法? 存在某种规则/模式,能够使性能提升,比如准确率: 这种规则难以程序化定义,人难以给出准确定义: 存在能够反映这种规则的资料. 所以,机器学习就是设计算法\(A\),从包含许多假设的假设集合\(H\)里,根据所给的数据集\(D\),选出和实际规则\(f\)最为相似的假设\(g\). \(g\)和\(f\)相似度的衡量是基于所有数据,不仅仅是\(D\). \(Learning \ M…

机器学习基石 1 The Learning Problem

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…

机器学习基石第一讲：the learning problem

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

(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…

机器学习基石（台湾大学林轩田），Lecture 1: The Learning Problem

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,…