概要对偶SVM的动机拉格朗日对偶SVM解决对偶SVM对偶SVM背后的理论 欢迎转载，可以关注博客： 题目可能不全，因为有字数限制，不好意思，可以参考： https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/course/ml15fall/概要上节课讲到了线性的支持向量机，采用胖胖的分割线作为分类器。要进行求解，首先将X投影到z空间，然后在z空间进行线性分割就好了。但是如果投影到
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2023-12-07 23:15:03
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AI有道
一个有情怀的公众号 1 Feature Exploitation Techniques 我们在本系列课程中介绍的第一个特征提取的方法就是kernel。Kernel运算将特征转换和计算内积这两个步骤合二为一，提高了计算效
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2022-09-23 15:19:52
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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是非题的机器学习演算法——PLA。引入一个银行信用卡的例子，对于银行要对如下的用户进行判断要不要允许其办理信用卡。机器学习的思
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2024-10-19 09:35:20
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整理了《机器学习基石》和《机器学习技法》大纲和相关笔记。
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。《机
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2023-05-22 22:43:42
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概要前文总结有效的切分直线有效的假设空间断点break point 概要本节主要讲训练和测试有什么不一样。上节中说到机器学习不可行，但是有的情况下是可以的。当假设空间有限，同时资料来自某一个分布。本节讲述当假设空间无限的时候会如何。前文总结上节中，我们讲到假如测试资料和训练资料来自同一个分布，如果假设空间有限，那么我们说机器学习是可行的。 那么前面四节中主要围绕了两个问题：1)Ei
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2023-11-13 15:17:59
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在探讨“林轩田机器学习基石笔记”时，我们将关注于如何有效地理解和应用其内容，特别是在机器学习的上下文中。本博文将以清晰的结构，展示在应用过程中可能遇到的一系列问题和解决方案。以下内容将详细阐述背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践，以及生态扩展等方面。
### 背景定位
在现代企业中，机器学习的应用越来越广泛，涉及领域包括金融、医疗、零售等。高效利用机器学习技术，能够显著提升业务效率
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一个有情怀的公众号 台湾大学林轩田机器学习经典课程：「机器学习基石」和「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，还包括了机器学习一些经典算法，包括支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。 如果你
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2022-12-28 19:00:22
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上节课我们主要介绍了Adaptive Boosting。AdaBoost演算法通过调整每笔资料的权重(数据集中每个样本的采样频率)，得到不同的hypotheses，然后将不同的hypothesis乘以不同的系数进行线性组合。这种演算法的优点是，即使底层的假设 g不是特别好(只要比乱选好点)，经过多次迭代后算法模型会越来越好，起到了boost提升的效果。本节课将在此基础上介绍 一种新的aggrega
Lecture 7:Blending and BaggingMotivation of Aggregation现在给出T个假设函数\(g_1,\cdots,g_T\)，我们希望充分利用它们，得到一个更好的假设函数\(G\)，我们有几种方法：1、用交叉验证的方法从T个g里选\(E_{val}\)最小的：\(G(x)=g_{t^*}(x),t^*=\arg\min_{t}E_{val}(g_t^-)\
主要介绍了ML的概念：包括定义、应用ML的核心特征、与相关领域的关系、分类，以及最原始的Perceptron模型。
注：笔记大纲请移步这里。1. When can machines learn?1.1 The learning problem1.1.1 What is ML?什么是“学习”：人类通过观察(observation)、积累经验，掌握某项技能或
点击上方“AI有道”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达台湾大学林轩田老师曾在coursera上开设了两门机器学习经典课程：《机器学习基石》和《机器学习技法》。《机...
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2022-09-23 13:53:09
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点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达主要内容What is Machine LearningApplications of M...
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2022-07-28 11:03:53
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绍了线性支持向量机（Linear Support Vector Mac...
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2022-12-16 23:02:32
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我的CSDN博客地址：红色石头的专栏 我的知乎主页：红色石头 我的微博：RedstoneWill的微博 我的GitHub：RedstoneWill的GitHub 我的微信公众号：红色石头的机器学习之路（ID：r
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2022-11-14 20:33:13
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了Adaptive Boosting。AdaBoost演算法通过调整...
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2022-12-16 23:02:44
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AI有道不可错过的AI技术关注 课程介绍大学林轩田老师的《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...
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2022-12-06 16:04:06
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我的博客地址：红色石头的专栏 我的知乎主页：红色石头 我的微博：RedstoneWill的微博 我的GitHub：RedstoneWill的GitHub 我的公众号：红色石头的机器学习之路（ID：redstonewill） 欢迎大家关注我！共同学习，共同进步！上节课我们主要开始介绍Aggregation Models，目的是将不同的hypoth...
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2022-09-23 14:16:45
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我的博客地址：红色石头的专栏 我的知乎主页：红色石头 我的微博：RedstoneWill的微博 我的GitHub：RedstoneWill的GitHub 我的公众号：红色石头的机器学习之路（ID：redstonewill） 欢迎大家关注我！共同学习，共同进步！上节课我们主要介绍了Support Vector Regression，将kernel...
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2022-09-23 14:17:28
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