深入理解机器学习---从原理到算法 引言及简易入门

最新推荐文章于 2025-07-08 20:25:17 发布
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分类专栏： 数理基础 机器学习 算法基础
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34662278/article/details/88695158
本文探讨了机器学习的需求背景，介绍了监督学习和无监督学习等基本概念，并讨论了学习器的输入、输出以及训练误差。同时，文章还触及了过拟合问题和解决策略，以及可实现性假设和精度参数的相关理论。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.为什么需要机器学习？机器学习的分类

过于复杂的任务  适应性

监督学习和无监督学习   主动学习被动学习  老师的帮助

2.一般模型

①学习器的输入：领域 标签 训练数据

②输出：

训练集中的数据如何产生：首先依据概率分布D产生数据，然后利用正确的指示函数给出其标签（）假设正确的指示函数存在。

衡量成功：

3.训练误差

4.如何解决ERM下的过拟合情况（在受限的搜索空间下）

对于有限类H，ERM（h）将不会发生过拟合，前提是具有足够多的训练样本。

5.可实现性假设：

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基于机器学习的技术术语识别研究综述
weixin_70923796的博客
07-26 486
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机器学习的原理与算法探索
m0_55927959的博客
03-27 1118
机器学习的原理与算法探索
机器学习算法详解
04-12
机器学习算法详解▪ 一、线性回归 ◦ 1、代价函数 ◦ 2、梯度下降算法 ◦ 3、均值归一化 ◦ 4、最终运行结果 ◦ 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 ▪ 二、逻辑回归 ◦ 1、代价函数 ◦ 2、梯度 ◦ 3、正则化 ◦ 4、S型函数（即） ◦ 5、映射为多项式 ◦ 6、使用的优化方法 ◦ 7、运行结果 ◦ 8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 ▪ 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll ◦ 1、随机显示100个数字 ◦ 2、OneVsAll ◦ 3、手写数字识别 ◦ 4、预测 ◦ 5、运行结果 ◦ 6、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 ▪ 三、BP神经网络 ◦ 1、神经网络model ◦ 2、代价函数 ◦ 3、正则化 ◦ 4、反向传播BP ◦ 5、BP可以求梯度的原因 ◦ 6、梯度检查 ◦ 7、权重的随机初始化 ◦ 8、预测 ◦ 9、输出结果 ▪ 四、SVM支持向量机 ◦ 1、代价函数 ◦ 2、Large Margin ◦ 3、SVM Kernel（核函数） ◦ 4、使用中的模型代码 ◦ 5、运行结果 ▪ 五、K-Means聚类算法 ◦ 1、聚类过程 ◦ 2、目标函数 ◦ 3、聚类中心的选择 ◦ 4、聚类个数K的选择 ◦ 5、应用——图片压缩 ◦ 6、使用scikit-learn库中的线性模型实现聚类 ◦ 7、运行结果 ▪ 六、PCA主成分分析（降维） ◦ 1、用处 ◦ 2、2D-->1D，nD-->kD ◦ 3、主成分分析PCA与线性回归的区别 ◦ 4、PCA降维过程 ◦ 5、数据恢复 ◦ 6、主成分个数的选择（即要降的维度） ◦ 7、使用建议 ◦ 8、运行结果 ◦ 9、使用scikit-learn库中的PCA实现降维 ▪ 七、异常检测 Anomaly Detection ◦ 1、高斯分布（正态分布） ◦ 2、异常检测算法 ◦ 3、评价的好坏，以及的选取 ◦ 4、选择使用什么样的feature（单元高斯分布） ◦ 5、多元高斯分布 ◦ 6、单元和多元高斯分布特点 ◦ 7、程序运行结果
机器学习（深度学习）
最新发布
2301_78581215的博客
07-08 1699
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深入理解機器學習 原作者講義兩套
05-18
深入理解機器學習從原理到算法兩位作者Shai Shalev-Shwartz/ Shai Ben David講義
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SIGAI_优快云的博客
11-07 7339
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FuzzyWuzzy 是一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。它依据 Levenshtein Distance 算法，计算两个序列之间的差异。Levenshtein Distance算法，又叫 Edit Distance算法，是指两个字符串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。
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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
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