没有合适的资源？快使用搜索试试~ 我知道了~

文库首页人工智能机器学习周志华机器学习视频学习笔记（西瓜书）

周志华机器学习视频学习笔记（西瓜书）

机器学习

需积分: 0 14 下载量 174 浏览量 2023-05-13 12:18:45 上传评论收藏 64.5MB PDF 举报

温馨提示

试读

43页

周志华机器学习视频学习笔记（西瓜书）

资源推荐

资源详情

资源评论

经典定义利⽤经验改善系统⾃身的性能

经验

→

数据

典型的机器学习过程

—

使⽤学习算法

训练数据

—

→

训练模型

决策树

、

神纪⽹络

⽀持向景机

Boosting

叶斯⽹络

…

→

预测判断结果

新数据样本

计算学习理论最重要的理论模型

PAC

(

Probably

Approximate

Corect

)

概率近似正确

以很⾼概率得到很好的模型

txy

)

≥

注

是输⼊

是模型

是输出结果

是真实情况

是预测结果

)

与真实

值

之间所允许的误差

ε=δ=

是最理想状态

基本术语

⑥

特征向量

数据集

训练测试

①

标记空间

输出空间

②

示例样例

③

样本

⑧

假设

(

学到的模型

)

④

属性

⽜彩正属性值

⑨

真相

(

)

⑤

属性烷间

样本空间

空间输⼊

⑩

学习器

⑪

分类

(

输出是离散

)

回归

「

输出是连续

)

⑩

⼆分类

多分类可以分成若⼲个

分类问题

)

⑬

正类

员类⼆⼈为指定哪些样例是正类和负类

⑭

监督学习

⽆监背学习个

⽤于聚类

将输出结果不知道输出结果知道所训练数据有标以信息

)

数据分成若⼲个离散类别

)

⑩

积样本

。

⑩

积布巡

⑪∞⑥

⑱

独⽴同分布

(

训练样本互不是影响

)

训练样本

⑲

泛化

(

学到的模型外理新数据的能⼒

能⼒越好泛化也越好

也就是

PAC

中的

尽可能⼩

)

归纳偏好任何⼀个有效的机器学习算法必有其偏好

奥卡姆剃⼑⼀般原则⼆多个假设与观察⼀致时

选当

(

最简单的那个

)

学习算法的旧纳偏好是否与问题本身匹下配

⼤多数时候

直接决定了算法取得好的性能能否

NFL

定理⼀个算法

若在某些问题上⽐另⼀算法

好

那么必存在另

⼀

⼀些问题

好⽐

没有免费午餐定理

NFL

定理重要前提所有

“

问题

”

出现的机会相同

或所有问题同等重要

实际情形并⾮如此

我们通常只关注⾃⼰正在试图解决的问题

脱离具体问题空泛地谈论

“

什么学习算法更好

”

毫⽆意义

所以要具体问题具体分析

最优⽅案往往来⾃按需设计

度身定制

模型的冷化能⼒

上来⼊现好在未规样本

泛化误差

在

“

未来

”

样本上的误差

经验误差在训练集上的误差

亦称

“

训练误差

”

注

泛化误差越⼩越好

但经验误差并不是这样的

因为可能会出现

过拟合

过⼨拟合模型学习到训练数据满⾜的特有性质

但这些性质不是⼀般

规律即模型在未规样本上来现很差

要考虑的问题

某种特定算法如何缓解过拟告

在什么情况下

该算法失效

也就是要考虑算法

适⽤条件

评估⽅法

如何获得测试结果

(

未来测试数据

)

性能度量

如何评估性能优劣

⽐较经验

如何判断实质差别平时测试好

但⼀到正式场合就数

也就是松天率上是好的

统计意义上是

不好的

)

评估做法

测试集应与训练集环

”

获得测试集⽅法留出法

交叉验证法

⾃助法

留出法

;

训练集

测试集

←

拥有的数据集

注意

保持数据分布⼀致性

(

分层采样

)

(

根据类别分居采样要均的

)

多次重复划分

(

例如

100

次随机划分

)

测试集不能太⼤也不能太⼩例如

115

)

剩余42页未读，继续阅读

评论收藏

内容反馈

资源评论

资源反馈

评论星级较低，若资源使用遇到问题可联系上传者，3个工作日内问题未解决可申请退款~

中微

粉丝: 2
资源: 1

上传资源快速赚钱

我的内容管理展开

我的资源快来上传第一个资源

我的收益

登录查看自己的收益

我的积分登录查看自己的积分

我的C币登录后查看C币余额

我的收藏

我的下载

下载帮助

前往需求广场，查看用户热搜

周志华机器学习视频学习笔记（西瓜书）

周志华《机器学习》学习笔记（大全）

Machine_Learning周志华《机器学习》阅读笔记

《机器学习(周志华)》学习笔记.pdf

《机器学习》（周志华）章节笔记和课后题

周志华-机器学习-西瓜书-1-9章习题解析.docx

《机器学习(周志华)》学习笔记

《机器学习-周志华》学习笔记

机器学习-西瓜书笔记汇总1

机器学习西瓜书读书笔记

《机器学习》西瓜书手推笔记第9版（可打印）.rar

周志华《机器学习》课后习题个人解答

机器学习学习笔记.pdf

斯坦福大学机器学习视频

机器学习西瓜书第二周学习笔记

西瓜书周志华3~6章笔记总结

西瓜书机器学习笔记.zip

机器学习的挑战(周志华)借鉴.ppt

机器学习西瓜书的公式解析

Datawhale打卡周志华机器学习第四章

机器学习简答题笔记.docx

上海交大机器学习导论视频

machine learning机器学习学习笔记

电子科技大学研一《机器学习》考试重点笔记.pdf

机器学习周志华 推导演算1

机器学习西瓜数据集2.0

ChatGPT教程（终极版）最全整理

Neural Networks from Scratch in Python学习资料

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

最新资源

机器学习周志华推导演算1