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深入理解机器学习：从原理到算法学习笔记-第1周 02简易入门

领域集：X，例如所有木瓜的集合。标签集：Y，目前仅讨论二元集合，如{0,1}或者{−1,+1}，表示木瓜好吃和不好吃。训练数据：形如S = ((x 1 ,y 1 )…(x m ,y m ))的有限序列，其中的元素以X ×Y形式成对出现，S称为训练集。

2019-02-20

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深入理解机器学习：从原理到算法学习笔记-第1周 01引论

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

以老鼠怯饵效应为例，老鼠根据过往的经验预测所食的食物未来对自己的影响，这就是一种学习机制。再如垃圾邮件过滤机制也是如此，虽然垃圾邮件的判别可以通过已存在的邮件库进行搜索匹配，但是这种“通过记忆进行学习”的过程缺乏标记未见邮件的能力。一个成功的学习器应该能够从个别例子进行泛化，也就是所谓的“归纳推理”。但是，归纳推理也可能会推导出错误的结论。例如“鸽子迷信”实验，实验者人为加强了食物送达和鸽子进食行为的联系，这就是所谓的形成迷信的学习机制。这两个例子的区别就在于先验知识的引入使学习机制产生偏差，也成为“归纳偏置”。机器学习理论的核心目标就是发现定义明确、清晰的规则，防止程序得出无意义或无用的结论。

2019-02-20

1.2K0

USTC-NP2016课程学习总结

tensorflow 机器学习深度学习人工智能图像处理

上学期的网络程序设计课程(12-19week)很快就要结束了，回想起来这两个月的学习，感悟很多。在以往的学习中，常用的一些系统性的简单但易忘的知识点我往往会整理下放在博客上，可以经常进行查阅，从CSDN到博客园到8月份刚建的我的域名博客：blog.csxiaoyao.com，可以说以往的博文都是写给自己看的，只能算是个笔记，而这次的博文完全是为了能够向读者阐述我的学习经历和心得。

2019-02-18

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