NTU-ML-4-Feasibility of Learning

Posted on 2018-03-11 | Post modified: 2018-03-11 | Visitors: ℃

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在这篇文章中，我们主要探讨，机器到底能不能进行学习这个问题。 Learning is Impossible?从前面的文章中，我们已经知道，机器学习的过程，就是通过现有的训练集 $D$ 学习，得到预测函数 $h$，并且使得它接近于目标函数 $f$。我们必须思考的问题是：这种预测是可能的么？也就是说， ...

NTU-ML-3-Types of Learning

Posted on 2018-01-18 | Post modified: 2018-01-18 | Visitors: ℃

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这节课主要介绍机器学习问题的一些分类。 Learning with Different Output Space $\mathcal{Y}$按照数据的输出，可以把 ML 分为以下几类：二类别分类问题：$\mathcal{Y} \in \{0, 1\}$ 多类别分类问题：$\mathcal{Y} ...

NTU-ML-2-Learning to Answer Yes/No

Posted on 2018-01-15 | Post modified: 2018-03-25 | Visitors: ℃

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这节课主要介绍感知器算法（Perceptron Learning Algorithm）。 Perceptron Hypothesis Set对于一个线性可分的二分类问题，我们可以采用感知器（Perceptron）这种假设集。采用这种假设集进行分类的思想是这样的：我们假设样本的类别是由样本每一个特 ...

NTU-ML-1-The Learning Problem

Posted on 2018-01-13 | Post modified: 2018-03-25 | Visitors: ℃

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IntrodctionWhat is Machine Learning 机器学习：计算机通过数据和计算获得一定技巧的过程。技巧：指的是在某些事情上表现更加出色，比如预测、识别等等。 Why using Machine Learning 一些数据或者信息，人来无法获取，可能是一些人无法识别的事 ...