算法: parametric learning algorithms,参数 学习 算法 =》参数 个数(Θ's) 固定, eg,线性回归 2. non-parametric learning algorithms,非参数 学习 算法 =》参数的个数跟随训练集的大小M线性增长:缓解 选取特征的 苛刻条件 =》随着训练集合大小的增长, 训练所需的feature会伴随着 线性增长:基于整个训练集合 eg,...
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...
斯坦福大学《机器学习理论|Stanford CS229M Machine Learning Theory - Fall 2021》中英字幕 GPT中英字幕课程资源 3382 5 (超爽中英!) 2024公认最全的【吴恩达大模型LLM】系列教程!附代码_LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI 吴恩达大模型 5.9万 10 斯坦福 吴恩达《CS229机器学习》中英双语...
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),输入特征x也为n维列向量(去掉了x0=1x0=1这一项),则假设函数可以表示为:hw,b(x)=g(wTx+b)hw,b(x)=g(wTx+b)...
【斯坦福大学】CS229 机器学习 · 2018年(完结·中英字幕·机翻) 1978 -- 25:43:20 App 【斯坦福机器学习Lecture 2022合集】Stanford CS229 Machine Learning 9303 28 23:22 App 【中英】10月10日,谷歌(Google)CEO桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)访谈:AI其与火、电等基础创新相当|大卫·鲁宾斯坦秀| 11.1万 712...
1 课程介绍课程主页: CS229: Machine LearningStanford CS229 机器学习课程由吴恩达教授和其他几位教授一起主讲,是机器学习领域里一门非常重要的课程。由于课程质量非常高,是许多人进入… 猪豬虾发表于Found... 吴恩达-斯坦福最新-《CS229 机器学习》课程视频及ppt分享 深度学习与...发表于深度学习与... 【翻译 ...
CS 229 : Machine LearningGunn, Steve
CS229 Machine Learning学习笔记:Note 4(学习理论) 偏置与方差的权衡高偏置(high bias)与高方差(high variance)的概念在Coursera上Ng的机器学习课程中已经提过,这里不再赘述预备知识一致限(the union bound)/Boole不等式(Boole's inequality)P(A1∪⋯∪Ak)≤P(A1)+⋯+P(Ak)P(A1∪⋯∪Ak)≤P(A1)+...
Lecture 9 - ApproxEstimation Error ERM Stanford CS229 Machine Learning (Autumn 1:26:03 Lecture 10 - Decision Trees and Ensemble Methods Stanford CS229 Machine Learnin 1:20:41 Lecture 11 - Introduction to Neural Networks Stanford CS229 Machine Learning (A ...
学习笔记:CS229 - Machine Learning-7 Wangzi Lecture8:本篇讲述了 SVM(Support Vector Machine,支持向量机)的剩余部分。即核技法(Kernels)、软间隔分类器(soft margin classifier)、对… 阅读全文 CS229 学习笔记第十四章:隐马尔可夫模型基础 口仆