随笔分类 -  机器学习基石

机器学习基石笔记16——机器可以怎样学得更好（4）
摘要：Three Learning Principles 三学习原则 阅读全文
posted @ 2016-02-11 15:59 杜少 阅读(2740) 评论(4) 推荐(2) 编辑
机器学习基石笔记15——机器可以怎样学得更好（3）
摘要：Validation 验证 阅读全文
posted @ 2016-02-11 15:27 杜少 阅读(3034) 评论(5) 推荐(1) 编辑
机器学习基石笔记14——机器可以怎样学得更好（2）
摘要：Regularization 正则化 阅读全文
posted @ 2015-04-06 11:03 杜少 阅读(3579) 评论(6) 推荐(2) 编辑
机器学习基石笔记13——机器可以怎样学得更好（1）
摘要：Hazard of Overfitting 过拟合的危害 阅读全文
posted @ 2015-03-25 10:11 杜少 阅读(3445) 评论(0) 推荐(4) 编辑
机器学习基石笔记12——机器可以怎样学习（4）
摘要：Nonlinear Transformation 非线性转换。 阅读全文
posted @ 2015-03-16 08:41 杜少 阅读(3269) 评论(0) 推荐(3) 编辑
机器学习基石笔记11——机器可以怎样学习（3）
摘要：Linear Models for Classification 用于分类的线性模型。 阅读全文
posted @ 2015-03-14 10:37 杜少 阅读(3445) 评论(4) 推荐(2) 编辑
机器学习基石笔记10——机器可以怎样学习（2）
摘要：Logistic Regression 罗杰斯特回归（最常见到的翻译：Logistic回归）。 阅读全文
posted @ 2015-03-11 16:39 杜少 阅读(4192) 评论(6) 推荐(3) 编辑
机器学习基石笔记9——机器可以怎样学习（1）
摘要：Linear Regression 线性回归 阅读全文
posted @ 2015-03-05 00:07 杜少 阅读(5587) 评论(2) 推荐(4) 编辑
机器学习基石笔记8——为什么机器可以学习（4）
摘要：Noise and Error 噪音（杂讯）和错误 阅读全文
posted @ 2015-03-01 10:08 杜少 阅读(4317) 评论(0) 推荐(1) 编辑
机器学习基石笔记7——为什么机器可以学习（3）
摘要：The VC Dimension VC维 阅读全文
posted @ 2015-02-25 21:16 杜少 阅读(5159) 评论(1) 推荐(5) 编辑
机器学习基石笔记6——为什么机器可以学习（2）
摘要：Theory of Generalization 泛化理论 阅读全文
posted @ 2015-02-13 22:48 杜少 阅读(6716) 评论(4) 推荐(2) 编辑
机器学习基石笔记5——为什么机器可以学习（1）
摘要：Training versus Testing 训练与测试 阅读全文
posted @ 2015-02-11 09:50 杜少 阅读(11677) 评论(3) 推荐(1) 编辑
机器学习基石笔记4——在何时可以使用机器学习(4)
摘要：Feasibility of Learning 机器学习的可能性 阅读全文
posted @ 2015-02-06 09:25 杜少 阅读(7080) 评论(5) 推荐(3) 编辑
机器学习基石笔记3——在何时可以使用机器学习(3)(修改版)
摘要：Types of Learning 各种类型的机器学习问题 阅读全文
posted @ 2015-02-04 10:46 杜少 阅读(4934) 评论(5) 推荐(6) 编辑
机器学习基石笔记2——在何时可以使用机器学习(2)
摘要：Learning to Answer Yes/No 二元分类 阅读全文
posted @ 2015-02-04 10:40 杜少 阅读(6938) 评论(2) 推荐(7) 编辑
机器学习基石笔记1——在何时可以使用机器学习(1)
摘要：The learning problem 机器学习问题 阅读全文
posted @ 2015-02-04 10:34 杜少 阅读(14446) 评论(6) 推荐(8) 编辑