摘要:
2.learning to answer yes/no【{-1,1}二分类】 示例:如何构造一个二分类的线性分类器。 内容如下: 2.1 感知机的假设集H(hypothesis set) 假设集中存在非常多个预测函数,“perceptron”预测函数是其中的一种,我们选择“perceptron” 函 阅读全文
摘要:
第一部分课程:foundation oriented:主要讲解机器学习的基础知识 1.课程内容 该课程主要阐述关于机器学习(ML)的四个问题: 1.1什么时候用ML? 【明确用ML解决某一问题的可行性;看该问题是否能抽象成具体的ML常规问题(分类/回归之类)】 1.2为什么要用ML?【机器学习作为解 阅读全文