摘要：
201119西瓜书系列博客 13、半监督学习 一、总结 一句话总结： 【主动学习仍需交互】：显然，主动学习需要与外界进行交互/查询/打标，其本质上仍然属于一种监督学习。 【无标记数据其实大有裨益】：事实上，无标记样本虽未包含标记信息，但它们与有标记样本一样都是【从总体中独立同分布采样得到】，因此它们 阅读全文
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201119西瓜书系列博客 14、概率图模型 一、总结 一句话总结： 机器学习的核心在于【根据一些已经观察到的证据(例如训练样本)来对未知变量进行估计和预测】。 其中【基于概率的模型】将学习任务归结为【计算变量的概率分布】，正如之前已经提到的：【生成式模型先对联合分布进行建模，从而再来求解后验概率】 阅读全文
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201119西瓜书系列博客 15、规则学习 一、总结 一句话总结： 【规则学习】是【从训练数据中】学习出一组【能用于对未见示例进行判别的规则】 【规则】本身是一个【贪心的搜索过程】 形式化地看，一条规则形如：$$\oplus \leftarrow f _ { 1 } \wedge f _ { 2 } 阅读全文
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201116西瓜书机器学习系列 14、概率图模型 一、总结 一句话总结： 概率图模型：一类用【图】来【表达变量关系】的模型 从【有向图模型】到【无向图模型】，到学习与推断 1、马尔科夫假设？ 概率图中各个状态的变化，【只与他的临近前一个状态相关】 $$P ( i _ { t } | i _ { 1 阅读全文
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201116西瓜书机器学习系列 13、半监督学习 一、总结 一句话总结： 监督学习就是有feature有label，无监督学习只有feature没有label，半监督学习就是【部分数据有label，部分数据每有label】 半监督学习和主动学习的区别是没有【专家系统】 1、半监督学习 常用方法？ 可 阅读全文
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201116西瓜书机器学习系列 12、计算学习理论 一、总结 一句话总结： 计算学习理论：研究【泛化误差】和【经验误差】之间的【逼近程度】 1、PAC可学习？ PAC可学习：以较大概率【预测】到【满足预测误差上限】的模型 2、量化假设空间的复杂度的方法？ 【VC维和Rademacher复杂度】 3、 阅读全文