CristianoJason的博客

转自清华大学http://202.197.191.206:8080/30/text/chapter03/3_4_2.htm本转载不以任何商业利益为目的，只为方便学习，如有侵权请联系删除。3.4.2.1 最近邻法错误率分析　　其实近邻法的错误率是比较难算的，因为训练样本集的数量总是有限的，有时多一个少一个训练样本对测试样本分类的结果影响很大。譬如图中

本文档记录了《机器学习》第 15 章规则学习相关内容

本文档记录了《机器学习》第 14 章概率图模型相关内容

本文档记录了《机器学习》第 13 章半监督学习相关内容

本文档记录了《机器学习》第 12 章计算学习理论相关内容

本文档记录了《机器学习》第 11 章特征选择与稀疏学习相关内容

本文档记录了《机器学习》第 10 章降维与度量学习相关内容

本文档记录了一些国内外大学关于 policy gradient 相关内容的介绍及个人总结 * http://home.deib.polimi.it/restelli/MyWebSite/pdf/rl7.pdf * http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching_files/pg.pdf * http://lam

本文为关于过去两周 人工智能 和 机器学习 领域的最新动态回顾Master 事件CES 2017[论文分享] Segmental Recurrent Neural Networks开源 | LightGBM：三天内收获GitHub 1000+ 星业界 | 日本保险公司引入IBM Watson，这次人工智能代替了34名白领学界 | MIT将生物学机制引入神经网络，新模型或揭开抑制神经元功能

本周整理了6篇在人工智能和机器学习领域的相关文章：LightRNN：深度学习之以小见大首次超越LSTM : Facebook 门卷积网络新模型能否取代递归模型？华为诺亚方舟实验室主任李航：自然语言处理的未来趋势赛尔原创 | 基于协同过滤的中文零指代消解方法观点 | 一场必将到来的革命，人工智能将左右下一代终端的成败特征选择，经典三刀以下为一些总结和看法，如有建议或意见欢迎指点～Ligh

花了将近一个多月的时间，终于把CRF算是入门性的学完了，找了篇比较好的文章（十分简练易懂），帮助以后回顾。中间附上对参数估计的证明。原链接：http://www.tanghuangwhu.com/archives/162关联数据有两个特点：第一，我们准备建立模型的实体之间存在统计依赖性，第二，每个实体自身具有丰富的有利于分类的特征例如，当Web文档进行分类时候，

本文档记录了《机器学习》第 16 章强化学习相关内容