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课程目录
课程笔记
课时1:Course Introduction
课时2:What is Machine Learning
课时3:Applications of Machine Learning
课时4:Components of Machine Learning
课时5:Machine Learning and Other Fields
课时6:Perceptron Hypothesis Set
课时7:Perceptron Learning Algorithm (PLA)
课时8:Guarantee of PLA
课时9:Non-Separable Data
课时10:Learning with Different Output Space
课时11:Learning with Different Data Label
课时12:Learning with Different Protocol
课时13:Learning with Different Input Space
课时14:Learning is Impossible
课时15:Probability to the Rescue
课时16:Connection to Learning
课时17:Connection to Real Learning
课时18:Recap and Preview
课时19:Effective Number of Lines
课时20:Effective Number of Hypotheses
课时21:Break Point
课时22:Restriction of Break Point
课时23:Bounding Function- Basic Cases
课时24:Bounding Function- Inductive Cases
课时25:A Pictorial Proof
课时26:Definition of VC Dimension
课时27:VC Dimension of Perceptrons
课时28:Physical Intuition of VC Dimension
课时29:Interpreting VC Dimension
课时30:Noise and Probabilistic Target
课时31:Error Measure
课时32:Algorithmic Error Measure
课时33:Weighted Classification
课时34:Linear Regression Problem
课时35:Linear Regression Algorithm
课时36:Generalization Issue
课时37:Linear Regression for Binary Classification
课时38:Logistic Regression Problem
课时39:Logistic Regression Error
课时40:Gradient of Logistic Regression Error
课时41:Gradient Descent
课时42:Linear Models for Binary Classification
课时43:Stochastic Gradient Descent
课时44:Multiclass via Logistic Regression
课时45:Multiclass via Binary Classification
课时46:Quadratic Hypothesis
课时47:Nonlinear Transform
课时48:Price of Nonlinear Transform
课时49:Structured Hypothesis Sets
课时50:What is Overfitting
课时51:The Role of Noise and Data Size
课时52:Deterministic Noise
课时53:Dealing with Overfitting
课时54:Regularized Hypothesis Set
课时55:Weight Decay Regularization
课时56:Regularization and VC Theory
课时57:General Regularizers
课时58:Model Selection Problem
课时59:Validation
课时60:Leave-One-Out Cross Validation
课时61:V-Fold Cross Validation
课时62:Occam-'s Razor
课时63:Sampling Bias
课时64:Data Snooping
课时65:Power of Three
时长:11分35秒
日期:2018/04/15
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上传者:
老白菜
课程介绍
介绍各领域中的机器学习使用者都应该知道的基础
算法
、理论及实用
工具
讲师: 老白菜
相关标签:
机器学习
林轩田
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