课程笔记 第4页

林轩田机器学习技法课程学习笔记13 — Deep Learning

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红色石头 发布于 2018-07-29

本节课主要介绍了深度学习(deep learning)的数学模型,也是上节课讲的神经网络的延伸。由于深度学习网络的复杂性,其建模优化是比较困难的。通常,我们可以从pre-training和regularization的角度来解决这些困难。首先,autoencoder可以得到比较不...

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林轩田机器学习技法课程学习笔记9 — Decision Tree

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红色石头 发布于 2018-07-28

本节课主要介绍了Decision Tree。首先将decision tree hypothesis对应到不同分支下的矩gt。然后再介绍决策树算法是如何通过递归的形式建立起来。接着详细研究了决策树C&RT算法对应的数学模型和算法架构流程。最后通过一个实际的例子来演示决策树C&RT算...

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林轩田机器学习技法课程学习笔记8 — Adaptive Boosting

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红色石头 发布于 2018-07-28

本节课主要介绍了Adaptive Boosting。首先通过讲一个老师教小学生识别苹果的例子,来引入Boosting的思想,即把许多“弱弱”的hypotheses合并起来,变成很强的预测模型。然后重点介绍这种算法如何实现,关键在于每次迭代时,给予样本不同的系数u,宗旨是放大错误样...

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