红色石头的个人网站：redstonewill.com 上一节课，我们介绍了Logistic Regression问题，建立cross-entropy error，并提出使用梯度下降算法gradient descnt来获得最好的logistic hypothesis。本节课继续介绍使用线性模型来解决分类问题…

红色石头的个人网站：redstonewill.com 上节课，我们主要介绍了在有noise的情况下，VC Bound理论仍然是成立的。同时，介绍了不同的error measure方法。本节课介绍机器学习最常见的一种算法：Linear Regression. 一、线性回…

大家好，我是记得诚。 网上看到一篇文章，分享给大家。 去年年底认识了个哥们，姑且叫他小甲吧，35岁，之前是那种特别资深的手机硬件工程师。先后在索爱、诺基亚和黑莓工作。 我认识他的时候，他已经从黑莓出…

红色石头的个人网站：redstonewill.com 上节课，我们主要介绍了根据不同的设定，机器学习可以分为不同的类型。其中，监督式学习中的二元分类和回归分析是最常见的也是最重要的机器学习问题。本节课，我们将介绍机器学习的可…

红色石头的个人网站：redstonewill.com 上一节课，我们介绍了分类问题的三种线性模型，可以用来解决binary classification和multiclass classification问题。本节课主要介绍非线性的模型来解决分类问题。 一、Quadratic Hypothesis 之前介绍的…

红色石头的个人网站：redstonewill.com 上节课我们主要介绍了非线性分类模型，通过非线性变换，将非线性模型映射到另一个空间，转换为线性模型，再来进行分类，分析了非线性变换可能会使计算复杂度增加。本节课介…

红色石头的个人网站：redstonewill.com 上节课我们介绍了过拟合发生的原因：excessive power, stochastic/deterministic noise 和limited data。并介绍了解决overfitting的简单方法。本节课，我们将介绍解决overfitting的另一种非常重要的方法&…

红色石头的个人网站：redstonewill.com 关于台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》课程，我们已经总结了16节课的笔记。这里附上基石第一节课的博客地址： 台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记1 – The Learning Problem 本系列同样分成16…