機器學習技法-01-1-Course Introduction
線性支持向量機 PLA在之前的課程中很難對每一條hyperplane進行具體的優劣比較，是藉助dichotomy將無限的問題轉換成了有限的問題。 那麼到底哪一條線比較好呢？ PLA? 每一次的選擇都是隨機的，VC bound的角度來說，下面的三種情況並沒有區別。 想象已經有了原始資料xn，就是被hyperplane完美分開的那些點，測試的時候拿到和xn很相近的數據（因爲總會存在一些測量錯誤）x約等
相關文章
- 1. 機器學習——0 Introduction
- 2. 機器學習技法16: 機器學習算法總結
- 3. 機器學習技法學習筆記
- 4. 李宏毅機器學習 Task1.1 Introduction
- 5. 李宏毅 機器學習筆記 Introduction
- 6. 李宏毅機器學習（2020，Spring） - Introduction
- 7. 機器學習簡介(Introduction of Machine Learning)
- 8. 機器學習系列筆記一：Introduction
- 9. 斯坦福機器學習筆記-Introduction
- 10. 機器學習筆記 ---- Introduction + Linear Regression
- 更多相關文章...
- • 網站主機 技術 - 網站主機教程
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 機器學習——0 Introduction
- 2. 機器學習技法16: 機器學習算法總結
- 3. 機器學習技法學習筆記
- 4. 李宏毅機器學習 Task1.1 Introduction
- 5. 李宏毅 機器學習筆記 Introduction
- 6. 李宏毅機器學習（2020，Spring） - Introduction
- 7. 機器學習簡介(Introduction of Machine Learning)
- 8. 機器學習系列筆記一：Introduction
- 9. 斯坦福機器學習筆記-Introduction
- 10. 機器學習筆記 ---- Introduction + Linear Regression