https://www.youtube.com/watch?v=EivY7Iq4wIg 2024玛丽·居礼科学营 专题演讲二时间:2024年7月23日简介:机器学习让计算系统能透过持续累积的资料来提升它们的表现,随著计算机性能的提升与资料的快速增加,机器学习已成为当代实现人工智慧的主流方式,并开始与各个不同的领域结合,创造出许多新兴的应用。在这个演讲...
笔记1 -- The Learning Problem 最近在看NTU林轩田的《机器学习基石》课程,个人感觉讲的非常好。整个基石课程分成四个部分: When Can Machine Learn? Why Can Machine Learn? How Can Machine Learn? How Can Machine Learn Better? 每个部分由四节课组成,总共有16节课。那么,从这篇开始,我们将连续对这门课做...
下图中左边是2阶学习模型的learning curve,右边是10阶学习模型的learning curve。 我们的第9次课的笔记NTU林轩田机器学习基石课程学习笔记9 – Linear Regression已经介绍过了learning curve。在learning curve中,横轴是样本数量N,纵轴是Error。E_{in}和E_{out}可表示为: E_{in}=noise level\ast (1-\frac{d+1...
神经网络模型的关键是计算出每个神经元的权重,方法就是使用Backpropagation算法,利用GD/SGD,得到每个权重的最优解。本节课我们将继续对神经网络进行深入研究,并介绍层数更多、神经元个数更多、模型更复杂的神经网络模型,即深度学习模型。 Deep Neural Network 总的来说,根据神经网络模型的层数、神经元个数、模型复杂度...
台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》、《机器学习技法》课程由浅入深、内容全面,基本涵盖了机器学习领域的很多方面。给大家整理了本套教程的【课件、课后作业、代码、配套学习书籍PDF等】如果大家需要,麻烦大家给新人UP三连支持一下!科技 计算机技术 AI 科技 科学 人工智能 公开课 AI研究所 林轩田机器学习 机器学习...
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台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》课程由浅入深、内容全面,基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。而且林老师的教学风格也很幽默风趣,总让读者在轻松愉快的氛围中掌握知识。在此,笔者将把这门课的所有视频、笔记、书籍等详细资料分享给大家。 首先附上这门课的主页: Hsuan-...
林轩田 机器学习基石 笔记 第一节课中,主要讲解的是机器学习的基本思路和相关的应用,算是一种对机器学习的大致介绍和简单的科普。到了第二讲,林老师将重点放在了PLA算法上,通过这个算法让机器学习的演算法大门正式打开了。 对于机器学习,类似人的成长一般,一般是先学会判断是和不是,所以这一讲是介绍一种可以回答...
【Deep Learning】林轩田机器学习技法 这节课的题目是Deep learning,个人以为说的跟Deep learning比较浅,跟autoencoder和PCA这块内容比较紧密。 林介绍了deep learning近年来受到了很大的关注:deep NNet概念很早就有,只是受限于硬件的计算能力和参数学习方法。
注:本大纲和笔记是根据台大林轩田老师《机器学习基石》和《机器学习技法》视频课程整理而来。林老师讲课幽默风趣,授课内容丰富而又通透,解决了我作为初学者的很多困惑,对此我非常感激。关于林老师的视频课程和相关资料,可参考这里。另外,个人认为,这里面讲解的最最精彩的是SVM和机器学习的可行性这两部分。