11 2015 档案
摘要:出现noisy时错误的可能性,这题是简单的概率问题,μ是h出错的概率,当y=f(x)时出错:λμ;当otherwise时出错:(1-λ)(1-μ)。 => λμ+(1-λ)(1-μ) h的表现和μ无关,λμ+(1-λ)(1-μ)=1-λ-(1-2λ)μ => λ=0.5 根据公式4(2N)dVC e
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摘要:一.Noise and Probabilistic Target 杂讯就相当于弹珠会变色,记录拿出弹珠那一刻的颜色 二.Error Measure 三.Algorithmic Error Measure 四.Weighted Classification
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摘要:一.Definition of VC Dimension 这一部分就是对之前的复习与回顾,同时介绍了一下VC Dimension。 传统的定义是:对一个指示函数集,如果存在H个样本能够被函数集中的函数按所有可能的2的H次方种形式分开,则称函 数集能够把H个样本打散;函数集的VC维就是它能打散的最大样
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摘要:一.Restriction of Break Pointshatter两个点就是取到两个点的所有情况。不满足k = 2如果任意再加进去一组,那么肯定破坏了k=1.二.Bounding Function: Basic Cases任意k个点都不存在shatter三.Bounding Function: ...
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摘要:一.Recap and Preview第一节是对第一讲的复习二.Effective Number of Lines如果加无限多个项,每项还不是0,那么P可能就成为了一个大于1的数,这个union bound就失去了意义。为什么可以使用union bound,因为发生错误的dataset很可能不太一样...
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摘要:第一题很明显:(1)质数有很明确的定义,所以辨别质数并不需要ML;(2)在课件中反复提到的信用卡发放问题;(3)计算重力加速度有明确的方法,不需要ML;(4)在繁忙十字路口最优交通红绿灯的周期,由于每端时间的车流量很难去预测,所以需要ML去自己学习控制周期;(5)根据年龄推荐医学检验,无法通过明确定...
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摘要:一.Learning is Impossible?从上面的例子,可以看出,从我们现有的知识,机器学不出东西。。。。二.Probability to the Rescueprobably是指十之八九的可能性;possibly是指可能性很小的可能性;approximately是指差不多(3) N = 1...
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摘要:一.Learning with Different Output Space Y二.Learning with Different Data Label yn监督式学习,每个训练样本都有对应的label,相当于每个x都有一个y对应非监督式学习,每个训练样本是没有label的,需要电脑自己划分,类似于...
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摘要:一.Perceptron Hypothesis Set二.Perceptron Learning Algorithm (PLA)PLA算法流程:三.Guarantee of PLA下面是对PLA的证明:四.Non-Separable Data在学习完percetron算法后,我自己编写了一个识别0,...
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摘要:今天准备在Coursera上学习久负盛名的台大经典课程《机器学习基石》,听说课程难度很大,好好加油,一定要把这门课跟下来!一.Course Introduction 二.What is Machine Learning人通过:观察————学习—————获得skill通过类比电脑通过:观察dat...
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摘要:参考:慕课网《Android攻城狮的第二门课》和 博客园博客:该Activity采用了fragment作为数据源的ViewPager和自定义的title。现在开始实现该Activity:1.在layout中添加控件,两个TextView用作头标,一个ImageView当做滑动条,再添加一个ViewP...
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摘要:参考:慕课网《Android攻城狮的第二门课》 在完成NaviActivity之前,先把需要使用的一个重要控件ViewPager学习一下。(1)使用view作为数据源: 1 private List viewList; 2 private ViewPager pager; 3 private Pag...
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摘要:参考:《第一行代码》1.首先new一个LoginActivity继承Activity1 public class LoginActivity extends Activity2.重写OnCreate方法1 @Override2 protected void onCreate(Bund...
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