机器学习概念记忆卡片01-基于Learning from data一书

前言

最近学习了Cousera上Dr. Barbara Oakley和Dr. Terrence Sejnowski关于学习方法论指导的课程（涉及浅显认知神经科学的知识）的文章。发现小学时候这种知识卡片的学习方式，其实是Interleaving的一种体现。可以有效地记住知识。机器学习一些不等式感觉是有记忆的必要的。即使记不住具体的项，记住参与的变量和关系也是大有裨益。于是做了这个记忆卡片。

记忆卡片涉及主题

这次记忆卡片的尝试，基于Learning from data一书的第一第二章。没有阅读过书的，部分记忆卡片可能阅读上会有障碍。例如不知道alpha和beta在Bound function里的含义，而背后的Hint过于简单。这次分享也是自己想做一次尝试，先自己试用。如果读者有兴趣的话也可以下载打印hh。如果个人感觉反馈好，有背诵效果的话，会继续认真做一下卡片。

• 衡量Ein, Eout方法论1：霍夫丁不等式，VC Generalization Bound
• 衡量Ein, Eout方法论2：Bias&Variance
• LFD架构下的机器学习基本元素

文档&成品缩略图

文档缩略图

文档大小A4，单数面是正面，奇数面是背面。注意打印技巧，不然会像下图（我）一样打印得惨不忍睹↓