摘要：
一.Linear Regression Problem第一讲简介了一下linear regression二.Linear Regression Algorithmy = X*w = X(XΤX)-1Xy三.Generalization Issuew=(XΤX)-1Xy看起来一步登天，实际上你在算这个... 阅读全文
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http://python-data.dr-chuck.net/comments_42.xml 阅读全文
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http://python-data.dr-chuck.net/geojson?sensor=false&address=Vilnius+University 1 { 2 "results" : [ 3 { 4 "address_components" : [ 5 { 6 "long_name" : 阅读全文
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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 阅读全文
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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 阅读全文
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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 阅读全文
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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: ... 阅读全文
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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... 阅读全文
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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... 阅读全文
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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... 阅读全文