4.机器学习的可行性

最新推荐文章于 2021-03-14 11:54:05 发布
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本文深入探讨了技术领域的创新与实践，从前端开发到人工智能，覆盖了大数据、云计算、自然语言处理等多个热门技术方向，旨在为读者提供前沿的技术洞察和实用的应用案例。无论是对技术感兴趣的初学者还是资深开发者，都能从中获取宝贵的知识和灵感。

http://www.douban.com/note/319700228/

这个写得不错啊

NTU-Coursera机器学习:机器学习的可行性 & 训练与测试
松子茶的专栏
02-07 4481
映射中最关键的点是讲抽样中橙球的概率理解为样本数据集D上h(x)错误的概率，以此推算出在所有数据上h(x)错误的概率，这也是机器学习能够工作的本质，即我们为啥在采样数据上得到了一个假设，就可以推到全局呢？因为两者的错误率是PAC的，只要我们保证前者小，后者也就小了。具体来说，假如有两个相似的备选函数h1≈h2 ,则h1与h2在D上几乎是同好或同坏的，或曰B1与B2高度相关，P[B1]与P[B2]可以合并，但Union Bound却将他们相加了。解决过分估计的问题，可以将备选函数集分类，相似的函数分在一起。关
精选资源
动手学机器学习.zip
04-03
[1][2]机器学习算法用于各种应用，例如电子邮件过滤和计算机视觉，在这些应用中，开发用于执行任务的特定指令的算法是不可行的。机器学习与计算统计学密切相关，计算统计学侧重于使用计算机进行预测。算法优化的研究...
机器学习的可行性(四)
云淡风轻，金石为开。
12-24 1154
一、机器无法学习的情况     先看一个例子吧：        给你两行图片，第一行的图片赋给它值是-1，第二行图片赋给它值是+1，问你下面这张图片的值是多少？      无论你回答+1还是-1，我可都可以说你的判断错误。 一种是判断方法是：第一行的左上角的方格是黑色的，第二行的左上角都没有黑色，我就说左上角的方格是黑色的就认为是-1，反之则是+1。那么给出的那张图是-1。 另外一种
机器学习的可行性
丁磊_ml的博客
08-02 987
机器学习的可行性
机器学习——机器学习的可行性分析
yue200403的博客
10-22 1511
1.机器学习是否可行 1.1列子阐述 看一个二分类例子，输入特征x是二进制的、三维的，对应有8种输入，其中训练样本D有5个。那么，根据训练样本对应的输出y，假设有8个hypothesis（假设模型），这8个hypothesis在D上，对5个训练样本的分类效果效果都完全正确。但是在另外3个测试数据上，不同的hypothesis表现有好有坏。 在已知数据D上，我们选择的模型和真实结果很接近；但是在D以外的未知数据上， 我们选择的模型和真实结果不一定很接近。而机器学习目的，恰恰是希望我们选择的模型能在未知数据上
机器学习基石笔记3——学习的可行性
coke__的博客
05-22 338
机器学习基石笔记——学习的可行性 这节课主要讲的就是机器学习的可行性，讨论问题是否能用机器学习来解决 1.NFL NFL定理表明没有一个机器学习算法是可以在任何领域总是产生最准确的学习器。我们平常所说的一个学习算法比另一个算法更“优越”，效果更好，只针对特定的问题，特定的先验信息，数据分布，训练样本的数目，代价函数或奖励函数。 2.联系机器学习 这里我们引入两个值Ein(h)E_{in}(h)Ein​(h)和Eout(h)E_{out}(h)Eout​(h)。Ein(h)E_{in}(h)Ein​(h)表示
深度学习应用于机器识图的可行性研究.pdf
08-18
深度学习应用于机器识图的可行性研究 深度学习技术近年来获得了高速发展，应用于机器识图中的可行性研究也逐渐受到重视。本文通过对深度学习算法的研究，探讨该技术应用于自动计量计费的可能性，并对其进行了初步的...
精选资源
林轩田-吴恩达机器学习笔记.pdf
09-22
林轩田在课程中细致地讲解了机器学习中的关键问题，包括学习问题的本质、如何对Yes-No问题进行学习、不同类型的学习方法、学习的可行性、训练与测试的区别、泛化理论、VC维、噪声和误差、线性回归、逻辑回归、线性...
机器学习在肺癌VMAT计划中对危及器官剂量预测的可行性.pdf
09-24
机器学习在肺癌VMAT计划中对危及器官剂量预测的可行性 机器学习是一种人工智能技术，通过对大规模数据的分析和学习，可以预测和识别各种模式和关系。在肺癌治疗中，机器学习可以应用于预测危及器官（OAR）的剂量...
精选资源
周志华《机器学习》代码练习.zip
04-16
[1][2]机器学习算法用于各种应用，例如电子邮件过滤和计算机视觉，在这些应用中，开发用于执行任务的特定指令的算法是不可行的。机器学习与计算统计学密切相关，计算统计学侧重于使用计算机进行预测。算法优化的研究...
【精品】机器学习模型可解释的重要及必要性
bigquant的博客
01-09 3525
导语：不管你是管理自己的资金还是客户资金，只要你在做资产管理，每一步的投资决策都意义重大，做技术分析或基本面分析的朋友很清楚地知道每一个决策的细节，但是通过机器学习、深度学习建模的朋友可能就会很苦恼，因为直接产出决策信号的模型可能是个黑盒子，很难明白为什么模型会产出某一个信号，甚至很多保守的私募基金把模型的可解释性放入了事前风控。其实，模型的可解释性是很容易做到的，难点在于研究员是否对模型有深入...
机器学习基石(四)：概率角度分析机器学习的可行性
miya的博客
03-14 902
一、前言 什么是机器学习的可行性？ 算法是否具备学习能力。衡量学习能力是通过在训练数据集之外的数据来进行验证。这个学习能力，也就是算法的泛化能力。在机器学习中，我们的目标是要寻找高泛化能力的模型。 二、从概率论到机器学习 构建一个弹珠罐子模型，其中装满绿色和橘色弹珠，从中抓一把个数为N的弹珠作为样本。如下图所示。 用数学语言来描述上图中ν\nuν和μ\muμ的关系，就是著名的霍夫丁不等式(Hoeffding’s Inequality) P[∣ν−μ∣>ϵ]≤2exp(−2ϵ2N)(1)P[|\nu-
5.机器学习的可行性与数据量关系，突破点
tanyanzimo的博客
06-04 499
1.公式 2.公式的转化（寻求无限的M） 在平面上将点分为两类的线的数量，输入的数量为N，则线的数量为 3.推算假设的数量 用假设的集合来代替原公式中的无限大的M 得到一个成长函数
写给大家看的机器学习书【Part5】—— 机器学习为什么是可行的（中）
qunnie_yi的博客
03-20 652
作者：徐晗曦 原文：写给大家看的机器学习书（第五篇）—— 机器学习为什么是可行的（中） 本次转载已获得作者授权，尊重原创，若需转载请联系作者本人。 相关文章： 写给大家看的机器学习书【Part1】什么是机器学习？机器学到的到底是什么？ 写给大家看的机器学习书【Part2】训练数据长什么样？机器学到的模型是什么？ 写给大家看的机器学习书【Part3】...
机器学习的科学可行性——计算学习理论
hawkcici160的博客
04-10 1532
首先插句题外话，机器学习中有一条著名的定理：NO Free Lunch Theorem（NFL）。 假定我们所要训练的机器学习模型事先是没有目标任务的，也就是说这个模型针对的是出现机会均相同的“问题”（学习任务），那么任意算法模型得到的期望性能都是相同的 —— 如果我们采用的是“瞎猜”的算法，和采用其它高级算法的期望性能是一样的。（证明略） 然而，实际应用中，目标任务的出现概率不可能是均等的（...
4 - 机器学习真的可行吗？
weixin_33941350的博客
03-11 208
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
1.机器学习的重要性
JiangMengYa
11-26 5700
通过了解机器学习为什么重要，你可以认识到其价值，认识到其包含的策略方法、开放性问题。同样，对机器学习价值的认识，有助于我们将其作为一个强大的信息处理工具，有助于我们专注挖掘那些实现其价值的具体方法。 本文中，你将认识到，机器学习之所以重要，是因为它可以为复杂问题提供解决方案。相对于传统人工程序设计，这些解决方案更快、更准确、更具可扩展性。而这些复杂问题，想通过传统人工程序设计来解决通常并不可行。...
机器学习深度学习开题报告可行性分析
最新发布
11-19
机器学习和深度学习开题报告的可行性分析可以从技术、数据、资源和时间等方面进行考量。 技术上，机器学习、深度学习算法类毕业设计选题实现往往较为简单，代码通常简洁易懂，能让学生快速上手，同时在学习过程中...
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