又到了一节很重要的课,因为这个学习理论是从统计角度为机器学习算法提供了一个理论基础. 学习理论 问题背景 先回顾一下我们第一节课提到的机器学习的组成: 第一节课只是简单的提了一下,现在我们要真正来分析这张图了.首先机器学习的最终目的就是得到真正的映射f,但是f我们无法得到,所以拿一个g去拟合.这是什么意思呢.就比如说你高考,会刷很多的习题,有很多次的模拟考.但是最终最终的目的都是为高考取得一个好成绩.那么这里也是一样的,如果你开始就拿到了高考的考卷,那你还刷什么习题,直接背高考的考卷不就完了吗.…

重要说明 这个系列是以cs229为参考,梳理下来的有关机器学习传统算法的一些东西.所以说cs229的有些内容我会暂时先去掉放在别的部分里面,也会加上很多重要的,但是cs229没有讲到的东西.而且本系列大部分时间在自讲自话,如果看不懂的话,还是以原版课程为重. 课程资源 课程主页 网易公开课翻译的课程视频 cs229课件翻译 cs229练习题解答 重要参考资料 <统计机器学习>- 李航 <机器学习>- 周志华 个人笔记 cs229_part7 cs229_part6 cs229_pa…