@不懂你的幽默 ??！好久木有更新惹，最近應(yīng)該會繼續(xù)往下更
第七章 Nonuniform Learnability占個位置以后更新
發(fā)簡信
IP屬地：廣東
-
第六章 The VC-Dimension上一章介紹了講了EMR的誤差主要分為兩種，一種是approximation error，另一種是estimation error。其中approximation error衡...
-
第五章 The Bias-Complexity Tradeoff在第二章中介紹了一種情況，訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能會對模型造成誤導(dǎo)，從而導(dǎo)致過擬合。為了克服這個問題，把搜索空間限制在了某個假設(shè)集當(dāng)中。這個限制反映了一些先驗規(guī)則，一般認為加上這個限制的...
-
第二章 Misleading of the Training Set
在模型學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)中，采用參數(shù)去衡量該假設(shè)h loss的優(yōu)秀程度。 一般認為時h為一個失敗假設(shè)，一個訓(xùn)練集中，假設(shè)一個分布上界，即有m個樣本將會導(dǎo)致學(xué)習(xí)器的失敗的分布： 上式簡單...
-
第四章 Learning via Uniform Convergence
在第三章里我們學(xué)到了第一個形式化的學(xué)習(xí)模型PAC，接下來要介紹均勻收斂。通過這個工具，可以說明任意的有限集上，都可以使形式化的學(xué)習(xí)器滿足agnostic PAC 學(xué)習(xí)器。 均...
-
第三章 PAC leaning 'Why machine can learning'
在第二章里我們學(xué)到了有限假設(shè)集 回顧： 當(dāng)H是有限集的時候，模型不會有過擬合的風(fēng)險，并且如果ERM是在這個有限集中被提供了大量數(shù)據(jù)的話，可以認為最后得到的假設(shè)是一個概率近似準(zhǔn)...
-
Hi，很高興在@IT·互聯(lián)網(wǎng)專題遇見你。 收錄范圍：收錄IT&互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)觀察與思考，數(shù)碼產(chǎn)品極客體驗分析等類型文章 投稿須知：http://m.itdecent.cn/p/4edc76104c27 專題主編：@若錦 http://m.itdecent.cn/u/e4c63b354a77 官方社群：可聯(lián)系添加 @若錦 加入專題官方社群交流、學(xué)習(xí)，添加時備注簡書ID。
-
如果你是程序員，或者有一顆喜歡寫程序的心，喜歡分享技術(shù)干貨、項目經(jīng)驗、程序員日常囧事等等，歡迎投稿《程序員》專題。 專題主編：小彤花園 http://m.itdecent.cn/users/4a4eb4feee62/ 【程序員】專題拒稿指北：http://m.itdecent.cn/p/7c8b33b5f63b 投稿須知： 1.收錄相關(guān)技術(shù)文章，但不限于技術(shù)，也可以是項目經(jīng)驗類的文章和程序員日常。 2.文章內(nèi)不得有任何推廣信息。包括但不限于公眾號、微博、微信，更不得在通過投稿后再修改文章加入推廣信息。你可以將這些推廣以及個人信息放在個人主頁介紹里。 3.字數(shù)極少，段落混亂，大段代碼沒有放到代碼框的文章不收錄 4.不相關(guān)的內(nèi)容不收錄，請確認文章內(nèi)容和本專題相關(guān) 目前針對優(yōu)質(zhì)作者及愛好者，開設(shè)了官方程序員微信群，希望加入請發(fā)簡信給主編小彤花園索取個人微信，主編會將你加入到【程序員】微信群，分享內(nèi)容，收獲知識。添加微信時備注昵稱。
-
自然科普專題收錄與推薦標(biāo)準(zhǔn)請參考: http://m.itdecent.cn/p/e38bf5116797 如因為一些可改動的問題被拒稿，請在修改后簡信聯(lián)系主編：刷牙喝涼白開，主編審核后將收錄符合要求的文章；如在了解收錄標(biāo)準(zhǔn)后仍對拒稿有異議，也可簡信聯(lián)系主編。 《自然科普月刊》將恢復(fù)發(fā)刊，歡迎大家踴躍投稿，投稿可發(fā)鏈接給主編。 專題長期招募副編。副編招募信息見下： http://m.itdecent.cn/p/9d116265ccc1
