参考资料
课件
音频,发现边听边看比只看实在是快多了
视频1,b站的163也有,主要是念个概要
视频2,深度之眼公众号的训练营,主要讲数学推导
笔记,搜到的别人的笔记
https://github.com/Vay-keen/Machine-learning-learning-notes
https://blog.youkuaiyun.com/sdm12345/article/details/90083244
https://blog.youkuaiyun.com/u011826404/article/details/75577216
答案
https://blog.youkuaiyun.com/icefire_tyh/article/details/52064910
我的笔记比较简略的,不会把所有内容放上来,先把书读薄
比如前面一些很简单的概念或者历史啥的就不用管了
打算先画导图,数学推导从略
完全主观的笔记
导图
记忆点
- 假设空间的个数
- 版本空间
- 奥卡姆剃刀
- NFL定理
- 监督/无监督学习概念
- 分类回归聚类的概念
数学证明的难点
NFL定理 没有免费的午餐 (可不看)
这是简单化的定理证明,实际证明要难。
紫色区域个人理解:样本空间有x个元素,则f有2^x种可能。
这里f当成随机变量一样,是有分布的。假设f服从均匀分布,则有一般的f 满足h≠f
读后感
周老师举的例子让人通俗易懂,但是也因为例子太多书比较厚哈哈哈哈
实际干货信息量第一章其实不是很多
但是画导图真的麻烦= =看看能不坚持吧
可能以后的导图就更省略了