雜訊與錯誤
noise and error
不同錯誤適用於不同的場景
false accpet 錯誤接受
false reject 錯誤拒絕
商場打折
fbi門禁
各種情況下有不同的權重
weighted classification
weighted pocket algorithm
權重口袋演算法
linear regression
線性回歸
現在的問題回到發信用卡的問題上
現在的問題不是發布發卡了, 現在的問題是發多少額度的問題
已經不是是非題了
h=wx;
w加權的權重 x維度
residual 誤差 餘數
不能往下滾(roll down)代表梯度是0
找到乙個w 讓梯度為0
機器學習系列筆記 五
learning 拆分為兩個問題 一 我們如何可以讓ein g 和eout g 足夠接近?二 如何讓ein g 變的越來越小?m hyposesis的大小 m比較小的時候 good,p bad 2mexp bad 很少的選擇 m比較大的時候 好的選擇,壞事情發生的機率增加 把hypotheses 分...
機器學習筆記系列（1）
此系列為周志華老師的 機器學習 個人學習筆記。1.1 基本概念 機器學習所研究的主要內容，是在計算機上從資料中產生 模型 model 演算法，即學習演算法 learning algorithm 有了學習演算法，我們把經驗資料提供給它，它就能基於這些資料產生模型 在面對新的情況時 例如看到乙個沒刨開的...
機器學習系列筆記（一）
通俗來講，機器學習是一門致力於研究如何通過計算的手段，利用資料來改善系統自身的效能的學科。在進行機器學習之前，我們應該提前收集一批資料作為計算機的 經驗 這組資料的集合稱為資料集 其中每條記錄是關於乙個事件或者物件的描述，稱為示例 在事例中反映物件的某方面屬性稱為屬性或特徵 特徵的值稱為屬性值 所有...