机器学习基石笔记

最新推荐文章于 2025-09-10 22:07:12 发布
最新推荐文章于 2025-09-10 22:07:12 发布
阅读量46 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/xiaoshayu520ly/p/9396450.html

参见http://www.cnblogs.com/ymingjingr/p/4271761.html

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaoshayu520ly/p/9396450.html

台湾大学林轩田机器学习基石笔记_红色石头pdf
05-12
《台湾大学林轩田机器学习基石笔记》是由著名学者林轩田教授编著的一份深入浅出的机器学习教程，这份资源因其详实的内容和易读性被广大学习者推崇，尤其是红色石头版本更是其中的精华。PDF格式的文档不仅方便了读者...
机器学习基石笔记（五）：训练与测试
the_harder_to_love的博客
04-20 503
Lecture 5: Training versus Testing 训练与测试 用假设集有效数量(多项式)替换假设集大小(无限大)，降低数据集的霍夫丁不等式上界。
林轩田机器学习基石笔记6 - Theory of Generalization
weixin_43527977的博客
03-08 343
Restriction of Break Point 四个成长函数与break point: 假设一个hypotheses,它的break point是2.那么当N=1的时候可以取到两个dichotomies。当N≥2的时候就不能取到所有的dichotomies。当N=2的时候就取不到2^2=4个dichotomies,最多只能取到3个。当N=3时，经过下列实验可知最多可以产生4个dichotomies。(因为breakpoint=2,所以对于N=3的时候，从3个点里面任取2个点都不能满足4个dichot
1）机器学习基石笔记Lecture1:The Learning Problem
10点43的博客
12-25 442
网上关于机器学习的课程有很多，其中最著名的是吴恩达老师的课程，最近又发现了NTU林轩田老师的《机器学习基石》课程，这门课也很好。课程总共分为4部分，总共分为16节课，今天来记录第一节课。 When Can Machines Learn?(illustrative + technical) Why Can Machines Learn?(theoretical + illustrative) ...
机器学习基石笔记2——机器学习类型
coke__的博客
05-18 301
机器学习基石笔记——机器学习类型 这节课主要归纳了机器学习得类型 1.按照输出空间划分 机器学习按照输出空间划分，可以划分为：二元分类，多元分类，回归，结构化学习等不同类型。其中最基础的用的最多的就是二元分类和回归。 二元分类 二元分类是机器学习中非常核心和基本的问题,银行派发信用卡的问题就是一个典型的二元分类问题,还有一些垃圾邮件判别的问题.二元分类又线性模型和非线性模型. 多元分类 多元分类的输出多于两个,$y={1,2,…,k},多元分类一般用于数字识别等方面 * 回归分类 如果要预测股票收益的
机器学习基石笔记11——机器可以怎样学习（3）
zdy0_2004的专栏
03-14 851
机器学习基石笔记11——机器可以怎样学习（3） http://www.cnblogs.com/ymingjingr/p/4337109.html 十一、Linear Models for Classification 用于分类的线性模型。 11.1 Linear Models for Binary Classification 用于二元分类的线性模型。 目前叙述的算法模
Coursera机器学习基石笔记week4
loserChen的博客
11-10 421
Feasibility of Learning Learning is Impossible？ 我们想要在D以外的数据中更接近目标函数似乎是做不到的，只能保证对D有很好的分类结果。机器学习的这种特性被称为没有免费午餐（No Free Lunch）定理。NFL定理表明没有一个学习算法可以在任何领域总是产生最准确的学习器。不管采用何种学习算法，至少存在一个目标函数，能够使得随机猜测算法是更好的算法。 ...
林轩田 《机器学习基石》学习笔记
hello world
03-24 1110
参考资料： 除了redstone的笔记较好之外，还有豆瓣的https://www.douban.com/doulist/3381853/的笔记也比较好 -------------------------------------- 1. 什么时候机器可以学习？ 2. 为什么要要使用机器学习？ 3. 机器怎么可以学习到东西？ 4. 机器学习如何还能做的更好？ Lecture 1 The Learning Problem 豆瓣笔记：https://www.douban.com/note/3196361.
机器学习基石笔记（八）：噪音和损失
the_harder_to_love的博客
04-25 1095
Lecture 8: Noise and Error 噪音和损失 噪音，概率目标，损失函数，以及带权重的模型
Coursera机器学习基石笔记Week1
loserChen的博客
10-27 339
The Learning Problem What is Machine learning？ machine learning： improving some performance measure with experience computed from data。 Key Essence of Machine Learning 存在潜在因素可以学习 so performance meas...
台湾大学林轩田机器学习基石笔记（红色石头）
07-05
台湾大学林轩田机器学习基石笔记（红色石头）
阿里云Qwen3系列模型部署微调评测
wys的专栏
09-07 1030
让算力成为公共服务：用大规模的通用计算，帮助客户做从前不能做的事情，做从前做不到的规模。让数据成为生产资料：用数据的实时在线，帮助客户以数据为中心改变生产生活方式创造新的价值。
torch神经网络入门级设备测试
m0_71002812的博客
09-07 1489
本文介绍了一个基于PyTorch的CPU与GPU性能评估系统，用于比较不同硬件在求解常微分方程(ODE)的神经网络模型中的计算效率。系统包含以下核心功能： 自动检测CUDA可用性及GPU配置 构建多层前馈神经网络模型求解二阶ODE 性能基准测试：分别在CPU/GPU上运行相同训练任务，计算加速比 内存使用分析：对比CPU/GPU张量的内存占用情况 梯度计算专项测试：评估反向传播耗时差异 评估结果显示，在处理大规模数据(≥5000个数据点)时，GPU凭借并行计算优势可获得显著加速效果。系统适用于科研人员优化物
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
zzywxc787的博客
09-06 709
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
[TKDE 2023] A Review on Deep Neural Networks for ICD Coding
Sherlily的博客
09-07 1640
计算机-人工智能-ICD编码机器学习深度学习综述
MOSS-TTSD: 文本对话式语音克隆
m0_72580657的博客
09-10 636
MOSS-TTSD是一款突破性的对话语音生成系统，专为提升人机交互体验而设计。基于Qwen3-1.7B-base模型优化，它支持中英双语，实现零样本音色克隆和长达960秒的连续语音生成。核心创新包括XY-Tokenizer（1kbps低比特率编码）和对话语境建模技术，经过110万小时语音数据训练。性能评估显示其词错误率低至1.90%，媲美顶尖模型。适用于播客、直播、教育等多种场景，提供本地部署方案。目前支持双人对话克隆，多人对话功能正在开发中。
大模型应用开发八股
最新发布
weixin_58493933的博客
09-10 461
多智能体系统指的是。
台大林轩田教授的机器学习基石课程笔记
因此，我将根据标题和描述中提到的关键信息“机器学习基石笔记”以及“台湾大学林轩田教授”来生成相关的知识点。 ### 机器学习基石 机器学习是一门研究计算机如何通过数据和经验自动提升性能的学科。其基石部分...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值