摘要：
我们需要在train集上表现的好的同时，还要在test集上也表现的好。那么备选hypothesis的数量M在这中间是起的什么作用呢？ M的两种可能性： M很小的时候，坏事情发生的概率很小；但是hypothesis得选择就很小了，不见得能找到很小的Ein。 M很大的时候，选择就多了，我们能保证Ein很 阅读全文
摘要：
第一讲主要讲述了机器学习好像对已输入的data以外的数据没有什么办法进行学习。 通过从罐子里取弹珠的例子来引出霍夫丁不等式。 如果样本足够大的时候，sample中的比例就是population中的比例。 下图指明了霍夫丁不等式对于机器学习有什么意义： 输入的数据就相当于随机在罐子里抓的一把弹珠，也就 阅读全文
摘要：
根据y的不同，可以分成以下分类： 1.二元分类问题。 2.多元分类问题。 3.回归问题。（y是一个连续型变量） 4.结构化学习问题。（自然语言处理） 根据有没有y，可以分成监督式学习，非监督式学习，半监督式学习和增强学习。 根据x，y不同的形式，可以有以下分类： batch：成批的输入data的学习 阅读全文
摘要：
本节课主要讲述机器学习怎么解决是非题。 介绍系列课程的第一个模型：perceptron（感知器） 把每一个sample的各种feature用一个向量来表示，也就是下图的x，以上图为例，x1=age, x2=annual salary, x3=year in job, x4=current detb， 阅读全文