而Tom Mitchell是《Machine Learning》一书的作者,他给出了更加形式化的定义:“对于某一类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在经验E的影响下自我完善,并在任务T上以性能度量P获得进步,则我们称该程序在经验E中进行了学习”。 第二部分对监督学习、无监督学习、学习理论、加强学习进行了简单的叙述。 所谓监督学...
本篇的主要内容则是 VC 维、模型选择(Model Selection)。其中 VC 维是上篇笔记中模型集合无限大时的扩展分析;模型选择又分为交叉检验(Cross Validation)和特征选择(Feature Selection)两大类内容。 VC 维 在上一讲的最后提到了一致收敛定理,一致性收敛定理就是训练误差与泛化误差随着样本数目的增大而更加接近的意思。
有的大学会开设AI与Machine Learning相结合的课程,但更多的大学开设的是独立的机器学习课程。也有些大学虽然没有AI专业,但是有Robotic Systems(机器人系统)相关的课程,其实也是类似人工智能的专业。 02 计算机算法和理论 计算机算法与理论(Algorithms and Theory )是研究更高效的算法和协议。它强调学习许多20世纪的发明,...
CS 229 : Machine LearningGunn, Steve
在逻辑回归中,对于输入特征xx,|θTx||θTx|越是大于0,则分类结果为0(1)的置信度将越大。所以要让决策边界离正负样本的距离尽可能远,这就是SVM的motivation符号约定为方便描述,样本标签y∈{−1,1}y∈{−1,1},而非之前的{0,1},并单独表示偏置bb,使得参数ww为n维列向量(而非之前的n+1维列向量),...
Lecture 19 - Reward Model Linear Dynamical System Stanford CS229 Machine Learn 1:21:07 Lecture 20 - RL Debugging and Diagnostics Stanford CS229 Machine Learning (Autu 1:12:43 CS229_on_12_7_2018_(Fri)_default_fb757fc8 1:29:01
在强化学习中,我们只会给学习算法一个奖励函数(reward function),用这个函数来提示学习主体(learning agent)什么时候做得好,什么时候做得差。例如,对于一个机器人,当它向前行走时,我们给它奖励(奖励函数值为正),当它摔倒或向后退时,我们给它惩罚(奖励函数值为负) 马尔可夫决策过程(Markov decision processes,MDP)...
华人小哥控诉机器学习很无聊，CS博士：深有同感，正打算退学 杨净 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI 机器学习很无聊。至少这位铁汁是这样认为得。甚至还在Reddit上发了帖子，标题就直接这么明晃晃写道：Why machine learning is more boring than you may think？结果不到15个小时，便引起了500+热度的讨论...
ML:Machine Learning 机器学习(ML)是对算法和统计模型的科学研究。在不使用明确指令的情况下,计算机系统使用它来有效地执行特定任务,这个过程主要依赖于模式和推理。 ML被视为人工智能的一个分支。机器学习算法基于样本数据建立数学模型(其中样本数据通常被称为“训练数据”...
Why machine learning is more boring than you may think? 结果不到15个小时,便引起了500+热度的讨论。 对此,有网友认为,「因为它是工程技术,而不是基础研究,工程需要满足最低标准和最后期限的,技术上没有什么挑战性」。 而至于为何要如此强调「Boring」,这位数据科学家肖安讲了如下原因,也给出了自己的解决方式...