機器學習 | 臺大林軒田機器學習基石課程筆記5 --- Training versus Testing

課程主頁 課程視頻和PPT 上節課,我們主要介紹了機器學習的可行性。首先,由NFL定理可知,機器學習貌似是不可行的。但是,隨後引入了統計學知識,如果樣本數據足夠大(D足夠大),且hypothesis個數有限,那麼機器學習一般就是可行的。本節課將討論機器學習的核心問題,嚴格證明爲什麼機器可以學習。從上節課最後的問題出發,即當hypothesis的個數是無限多的時候,機器學習的可行性是否仍然成立? 目
相關文章
相關標籤/搜索