附课件代码 Machine Learning Specialization 吴恩达机器学习· 3-26 8015 28:27:55 南京大学周志华教师亲讲!机器学习《西瓜书》从零解读!机器学习入门必不可少的经典教程!(人工智能/深度学习/AI) 一个人工智能AI· 8-29 256.9万3.6万 23:13:02 (强推|双字)最新吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程...
这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。 (3)1952年,IBM 的Arthur Samuel(被誉为“机器学习之父”)在《Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers》的论文中,定义并解释了一个新词——机器学习(Machine Learning,ML)。将机器学习非正式定义为”在不直接针对问题进行编程的...
机器学习(MACHINE LEARNING) 【周志华版-”西瓜书“-笔记】 DAY2-模型评估与选择 2.1经验误差与过拟合 学习器在训练集上的误差称为“训练误差”(training error)或”经验误差“。 当学习器把训练样本学得“太好”了的时候, 很可能已经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的的一般性质, 这样就会导致...
机器学习(MACHINE LEARNING) 【周志华版-”西瓜书“-笔记】 DAY8-集成学习,8.1个体与集成所谓集成学习(ensemblelearning)简单理解就是指采用多个分类器对数据集进行预测,从而提高整体分类器的泛化能力。有时也被称为多分类系统,基于委员会的学习等。8.2BoostingBoost
计算机科学家周志华(Zhi-Hua Zhou)教授的著作,是一本系统而全面的机器学习教材。以下是这本书的主要内容概述: 导论和基础知识:介绍了机器学习的基本概念、范式、应用领域和发展历史。涉及了监督学习、无监督学习、强化学习等不同类型的学习。 模型评估与选择:介绍了评估机器学习模型性能的方法,包括交叉验证、性能度量等...
读书摘要:《机器学习》周志华(1) 机器学习(Machine learning) 绪论: 致力于如果通过计算的手段,利用验证来改善系统自身的性能。 所研究的主要内容: 关于计算机上从数据中产生“模型”的算法,即“学习算法”。我们提供经验数据,计算机基于数据产生模型。在面对新情况时给出相应判断。
《机器学习》·周志华 第一章 绪论 1.1 引言 1.2 基本术语 1.3 假设空间 1.4 归纳偏好 1.5 发展历程 1.6 应用现状 1.7 阅读材料 《机器学习》·周志华 2016年1月第1版,本书适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生,是一本入门级教科书。 全书16章,大致分为3个部分: ...
本项目主体是对周志华教授的《机器学习》一书所做的笔记,以及书中习题的试答(周教授未提供习题的标准答案,笔者仅作试答,如有谬误,欢迎指出。习题中带*星号的题目难度较大。)。除此之外,本项目还会逐渐引入一些对其他精彩的机器学习相关文章的摘录与点评。想了解《机器学习》一书不妨查看周教授的主页,上面除了简介...
作者:周志华 这篇文章尝试用通俗故事的方式讲述一个机器学习理论中重要问题的探索历程。读者或能从中感受到机器学习理论探索的曲折艰辛,体会到理论进展对算法设计的指引意义。溯源 1989年,哈佛大学的莱斯利·维利昂特(Leslie Valiant,计算学习理论奠基人、2010年ACM图灵奖得主)和他的学生迈克尔·肯斯(Michael Kearns...
周志华 Tom M.Mitchell,是卡内基梅隆大学的bai教授,讲授“du机器学习”等多门课程;美国zhi人工智能协会dao(AAAL)的主席;美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人;多种技术杂志的撰稿人,曾发表过许多文章,出版过多本专著,是机器学习领域的著名学者。本书展示了机器学习中核心的算法和理论,并...