摘要：
如果只想得到某种概率，而不是简单的分类，那么该如何做呢？在误差衡量问题上，如何选取误差函数这段很有意思。 接下来是如何最小化Ein，由于Ein是可凸优化的，所以采用的是梯度下降法:只要达到谷底，就找到了最优解。与PLA对比发现， logistic regression的梯度下降其实也是调整错分的w（ 阅读全文
摘要：
之前一直在讲机器为什么能够学习，从这节课开始讲一些基本的机器学习算法，也就是机器如何学习。这节课讲的是线性回归，从使Ein最小化出发来，介绍了 Hat Matrix，要理解其中的几何意义。最后对比了linear regression 和 binary classification，并说明了linea... 阅读全文
摘要：
这是在百度文库里看到的：http://wenku.baidu.com/link?url=E_m_ERgoqpq8n16iuHki0HYdY7uknjBRmQmlpec45KMDv4S6NybGTPW7tUvkzgXZDY5Ydee0mdXTJLFmtwtnLgs-oTuews4ua2iwdXo7ik... 阅读全文
摘要：
这一节主要讲的是，加入noise后，前面推导的一系列结论仍然有效。参考：http://www.cnblogs.com/HappyAngel/p/3653093.html 阅读全文