林軒田之機器學習課程筆記（why can machines learn之training versus testing）（32之5）
概要 前文總結 有效的切分直線 有效的假設空間 斷點break point 歡迎轉載，可以關注博客：http://blog.csdn.net/cqy_chen 概要 本節主要講訓練和測試有什麼不一樣。上節中說到機器學習不可行，但是有的情況下是可以的。當假設空間有限，同時資料來自某一個分佈。本節講述當假設空間無限的時候會如何。 前文總結 上節中，我們講到假如測試資料和訓練資料來自同一個分佈，如果假設
相關文章
- 1. 林軒田之機器學習課程筆記（why can machines learn之theory of generalization）（32之6）
- 2. 林軒田之機器學習課程筆記（why can machines learn之noise and error）（32之8）
- 3. 林軒田之機器學習課程筆記（why can machines learn之the VC dimension）（32之7）
- 4. 林軒田之機器學習課程筆記（when can machines learn之learning to answer yes or no）（32之2）
- 5. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn better之regularization）（32之14）
- 6. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn better之hazard of overfitting）（32之13）
- 7. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn之logistic regression）（32之10）
- 8. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn之nonlinear transformation）（32之12）
- 9. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn之linear models for classification）（32之11）
- 10. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn better之three learning principles）（32之16）
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
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. 林軒田之機器學習課程筆記（why can machines learn之theory of generalization）（32之6）
- 2. 林軒田之機器學習課程筆記（why can machines learn之noise and error）（32之8）
- 3. 林軒田之機器學習課程筆記（why can machines learn之the VC dimension）（32之7）
- 4. 林軒田之機器學習課程筆記（when can machines learn之learning to answer yes or no）（32之2）
- 5. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn better之regularization）（32之14）
- 6. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn better之hazard of overfitting）（32之13）
- 7. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn之logistic regression）（32之10）
- 8. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn之nonlinear transformation）（32之12）
- 9. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn之linear models for classification）（32之11）
- 10. 林軒田之機器學習課程筆記（ how can machines learn better之three learning principles）（32之16）