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    4. Feasibility of Learning 可行性

    1. 提出疑问:学习是可能的吗 No free lunch. 2. 添加条件 来自同一分布;N足够大;|H|有限 大概近似正确 probably...

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    3. Types of Learning

    1. 不同的输出空间 (Different Output SpaceY) classification, regression, structured 2. 不同...

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    2. Perceptron Learning Algorithm (PLA)

    PLA基本原理:找到一个错误,并修正那个错误 前提:数据是线性可分的 证明PLA会停下,只要线性可分并不断修正错误 优点:实现简单;快速;适用于任何维度 缺点:假设线性可分,...

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    1. 什么时候使用机器学习

    以下三个条件都应满足 1. 有underlying pattern 2. 不能简单定义 3. 已有数据

  • 简单使用jupyter notebook

    使用TensorFlow库创建图像数据集 os.listdir 和 plt.imread使用float或uint8表示图像裁剪图像 快捷键 ’a’:在上方新建cell ’b’...

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一只想学会表达的编程爱好者