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机器学习(周志华)学习笔记(一)
目录 学习教材 学习内容 一、绪论 1.1 基本术语 1.2 假设空间 1.3 归纳偏好 二、 模型评估与选择 2.1 经验误差 2.2 评估方法 2.3 性能度量 2.4 方差与偏差 学习时间 学习教材 机器学习(周志华) 学习内容 一、绪论 1.1 基本术语 数据集: 示例:关于一个事件或对象的描述。(Xi【周志华机器学习】强化学习
第十六章 强化学习 任务与奖赏K-摇臂赌博机e-贪心Softmax有模型学习策略评估策略改进策略迭代与值迭代 免模型学习蒙特卡罗强化学习时序差分学习值函数近似模仿学习 任务与奖赏 种瓜有许多步骤,但在种瓜的过程中,某些操作并不能立即得到最终奖励,只能得到一个当前反馈(例如吃瓜笔记《机器学习》周志华——第五章 神经网络
吃瓜笔记《机器学习》周志华——第五章 神经网络 5.1神经元模型 神经网络:具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 神经元模型:一个_神经元_收到的刺激超过阈值(threshold/bias),它就会被激活。概括为_M-P周志华教授《机器学习》中PCA求解错了?
在《机器学习》的10.3节主成分分析中基于最近重构性得到了以下优化问题: m i西瓜书 周志华 PDF 下载
今天总结了一些关于机器学习的书籍。 其中给我最打动的应该还是周志华老师的西瓜书 也就是周志华《机器学习》,然后这里给大家把这个资源的链接放进来,方便下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1oTJjTkxK0PuV2nRExq1wcA 提取码:odp0 真的讲的非常清晰!周志华-机器学习(决策树)
机器学习 周志华 课后习题 7.3
7.3 试编程拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器,并以西瓜数据集3.0为训练集,对“测1”样本进行判别。 代码 python代码实现。 import pandas as pd import math import numpy as np class LaplacianNB(): """ Laplacian naive bayes for binary classification problem.(西瓜书)《机器学习-周志华》-学习笔记:(2-0)第二章 模型评估与选择
(西瓜书)《机器学习-周志华》-学习笔记:(2-0)第二章 模型评估与选择 文章目录 (西瓜书)《机器学习-周志华》-学习笔记:(2-0)第二章 模型评估与选择概括2.1经验误差与过拟合一些名词术语过拟合与欠拟合 2.2评估方法以测试误差作为泛化误差的近似2.2.1 留出法2.2.2 交叉验证法留一法 :机器学习---周志华 第一章 绪论 习题部分
机器学习-周志华 第一章 绪论习题 1.1 编号1和4 版本空间如下图所示 1.3 选择色泽=*^根蒂=蜷缩 ^ 敲声=浊响 归纳偏好为好瓜 1.4 机器学习在搜索引擎中的作用:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44279394 看完书再回头看这道题!! 参考答案:https://www.cnblogs.com/ducklu/p/9634090.周志华西瓜书学习笔记(四)
周志华西瓜书学习笔记(四) CNN卷积神经网络原理 卷积网络(CNN)是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络,例如:时间序列数据和图像数据。 机器识图的过程:识别图像并不是一下子将一个复杂的图片完整识别出来,而是将一个完整的图片分割成许多个小部分,把每个小部分里具有的【学习笔记】机器学习(西瓜书)- 周志华
第一章 绪论 1.1 什么是机器学习 通过计算的手段,从“数据”产生“模型”的“算法” 我们将新“数据”提供给“算法”,能产生关于这些“数据”的“模型”,“模型”能给我们提供相应的判断 tips:本书模型指机器学习的结果 1.2 基本术语 数据集(data set):一组样本(sample)的集合2021-07-13
机器学习周志华第一章第二章笔记第27期 Datawhale 组队学习 吃瓜教程——西瓜书+南瓜书第一章和第二章 / 周志华《机器学习》
摘要:本文是包含第一章和第二章的理论及推导内容 说明: 本次学习是基于西瓜书,南瓜书,及部分网上参考资料(链接会放在最后) 目录 摘要:本文是包含第一章和第二章的理论及推导内容说明: 本次学习是基于西瓜书,南瓜书,及部分网上参考资料(链接会放在最后) 第一章 绪论1.1 理论1.1.1 基阅读笔记:做研究与写论文-周志华
阅读笔记: 为什么做研究? 研究是发现新知识,发明新技术; 研发是利用已有知识和技术进行研制; 为什么写论文? 将自己的工作告诉同行,经同行评审,成为科学文献。 论文好写吗? 把研究工作做好,写论文就是把自己的工作表达出来。 PPT链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/98747105 周机器学习(MACHINE LEARNING) 【周志华版-”西瓜书“-笔记】 DAY5-神经网络
5.1 神经元模型 神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并联互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应. 神经网络中最基本的成分是神经元模型.在生物神经网络中,每个神经元与其它神经元相连,当它兴奋时,就会向相连的神经元发送化学物质. M-Day3 周志华《机器学习》读书笔记之模型选择
微信公众号关注:脑机接口研习社 追踪脑机接口最新发展资讯 系列文章目录 Day1 当脑机接口遇上机器学习:周志华《机器学习》读书笔记之绪论 Day2 周志华《机器学习》读书笔记之模型评估 文章目录 系列文章目录前言Day 3一、比较检验1. 二项分布和二项检验2. t检验(t-test周志华-机器学习
第一章 绪论 思维导图 关键问题 1.假设空间 概念 所有属性可能取值构成的假设集合 计算 列出可能的样本点,即特征向量 2.版本空间 概念 与训练集一致的假设集合 习题: 1.1 计算步骤 先列出假设空间删除与正例不一致,与反例一致的假设得到版本空间 第一步 假设空间: 色泽取值:青周志华-机器学习-记录
我先来了解了解AI中的机器学习的基础知识,然后再做打算吧 我的情况 毕设还有一个月交初稿。眼下估计快要跟研究生导师见面了,有点小小的紧张。想做的事情有很多,咱们一步一步走。老早就想对CSDN下手了,白嫖这么些年怪不好意思的,我来啦!!! 看看这本书的内容先 emm,先来看看别人的评价机器学习(周志华)——线性判别分析
编程实现线性判别分析,并给出西瓜数据3.0a上的结果。 首先分类知道编号(1-8)为一类,编号(9-17)为另一类 计算 u 1 = [周志华《机器学习》(西瓜书)——学习笔记
第1章 绪论 1.1 引言 因为我们吃过、看过很多西瓜,所以基于色泽、根蒂、敲声这几个特征我们就可以做出相当好的判断.类似的,我们从以往的学习经验知道,下足了工夫、弄清了概念、做好了作业,自然会取得好成绩.可以看出,我们能做出有效的预判?是因为我们已经积累了许多经验,而通过对《统计学习方法》(李航),《机器学习》(周志华)学习随笔
《统计学习方法》(李航)学习笔记 【1】第一章 统计学习方法概论 1.3.2的2. 经验风险最小值与结构风险最小值中提到'当模型是条件概率分布,损失函数是对数损失函数时,经验风险最小化等价于极大似然估计'。P9 个人注解: \[假设空间 F=\{ P|P(Y|X);\theta\} \]\[极大似然函数 L(\theta)={机器学习- 周志华-西瓜书 PDF
《机器学习》周志华-西瓜书 PDF 链接:https://pan.baidu.com/s/1oTJjTkxK0PuV2nRExq1wcA 密码:odp0博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第三章-线性模型
笔记pdf开源地址:https://github.com/Sophia-11/Machine-Learning-Notes 作者:王博Kings,985AI博士 以往笔记:《机器学习》周志华note3
聚类 大纲 k-means,DBSCAN算法最为常用 聚类的概述 聚类是将数据集划分为若干组相似对象组成的多个组或簇的过程,使得同一组对象间的相似度最大化,不同组中对象间的相似度最小化。簇是相似数据的集合。聚类分析是一种无监督分类算法。数据集中的数据没有预定义的类别标号,无训练《机器学习5:神经网络 》脑图
《机器学习-5:神经网络》— 周志华