Lecture 1: The Learning Problem
前言 機器學習：理論與實踐相結合的學問 基礎導向：哲學解釋，關鍵理論，核心技術，實踐應用... 1.什麼是機器學習 人類學習的方式：觀察 -> 學習 -> 技巧 機器學習的方式：data -> ML ->skill 什麼是技巧？ 技巧 <=> 某種性能或者表現的提高（比如預測的精確度） ML learning： data -> ML -> improve performance measure （
相關文章
- 1. Lecture 1: The Learning Problem
- 2. 臺大機器學習基石 Lecture 1 - The Learning Problem
- 3. CS156 Machine Learning -1 The Learning Problem 筆記
- 4. 《機器學習基石》1-The Learning Problem
- 5. ML Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning
- 6. The 3n+1 problem
- 7. [cv231n] Lecture 8 | Deep Learning Software
- 8. Data Structure Lecture Note (Week 1, Lecture 1)
- 9. David Silver《Reinforcement Learning》課程解讀—— Lecture 1： Introduction to Reinforcement Learning
- 10. Lecture 3：Types of Learning
- 更多相關文章...
- • 僞造參數錯誤的ICMP數據包 - TCP/IP教程
- • XQuery 選擇 和 過濾 - XQuery 教程
- • Java Agent入門實戰（三）-JVM Attach原理與使用
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
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. Lecture 1: The Learning Problem
- 2. 臺大機器學習基石 Lecture 1 - The Learning Problem
- 3. CS156 Machine Learning -1 The Learning Problem 筆記
- 4. 《機器學習基石》1-The Learning Problem
- 5. ML Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning
- 6. The 3n+1 problem
- 7. [cv231n] Lecture 8 | Deep Learning Software
- 8. Data Structure Lecture Note (Week 1, Lecture 1)
- 9. David Silver《Reinforcement Learning》課程解讀—— Lecture 1： Introduction to Reinforcement Learning
- 10. Lecture 3：Types of Learning