目录 学习教材 学习内容 一、绪论 1.1 基本术语 1.2 假设空间 1.3 归纳偏好 二、 模型评估与选择 2.1 经验误差 2.2 评估方法 2.3 性能度量 2.4 方差与偏差 学习时间 学习教材 机器学习（周志华） 学习内容 一、绪论 1.1 基本术语 数据集： 示例：关于一个事件或对象的描述。（Xi
第十六章 强化学习 任务与奖赏K-摇臂赌博机e-贪心Softmax有模型学习策略评估策略改进策略迭代与值迭代 免模型学习蒙特卡罗强化学习时序差分学习值函数近似模仿学习 任务与奖赏 种瓜有许多步骤，但在种瓜的过程中，某些操作并不能立即得到最终奖励，只能得到一个当前反馈（例如
吃瓜笔记《机器学习》周志华——第五章 神经网络 5.1神经元模型 神经网络：具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 神经元模型：一个_神经元_收到的刺激超过阈值（threshold/bias），它就会被激活。概括为_M-P
在《机器学习》的10.3节主成分分析中基于最近重构性得到了以下优化问题： m i
今天总结了一些关于机器学习的书籍。 其中给我最打动的应该还是周志华老师的西瓜书 也就是周志华《机器学习》，然后这里给大家把这个资源的链接放进来，方便下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1oTJjTkxK0PuV2nRExq1wcA 提取码:odp0 真的讲的非常清晰!
7.3 试编程拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器，并以西瓜数据集3.0为训练集，对“测1”样本进行判别。 代码 python代码实现。 import pandas as pd import math import numpy as np class LaplacianNB(): """ Laplacian naive bayes for binary classification problem.
（西瓜书）《机器学习-周志华》-学习笔记：（2-0）第二章 模型评估与选择 文章目录 （西瓜书）《机器学习-周志华》-学习笔记：（2-0）第二章 模型评估与选择概括2.1经验误差与过拟合一些名词术语过拟合与欠拟合 2.2评估方法以测试误差作为泛化误差的近似2.2.1 留出法2.2.2 交叉验证法留一法 :
机器学习-周志华 第一章 绪论习题 1.1 编号1和4 版本空间如下图所示 1.3 选择色泽=*^根蒂=蜷缩 ^ 敲声=浊响 归纳偏好为好瓜 1.4 机器学习在搜索引擎中的作用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/44279394 看完书再回头看这道题！！ 参考答案：https://www.cnblogs.com/ducklu/p/9634090.
周志华西瓜书学习笔记（四） CNN卷积神经网络原理 卷积网络（CNN）是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络，例如：时间序列数据和图像数据。 机器识图的过程：识别图像并不是一下子将一个复杂的图片完整识别出来，而是将一个完整的图片分割成许多个小部分，把每个小部分里具有的
第一章 绪论 1.1 什么是机器学习 通过计算的手段，从“数据”产生“模型”的“算法” 我们将新“数据”提供给“算法”，能产生关于这些“数据”的“模型”，“模型”能给我们提供相应的判断 tips：本书模型指机器学习的结果 1.2 基本术语 数据集（data set）：一组样本（sample）的集合
机器学习周志华第一章第二章笔记
摘要：本文是包含第一章和第二章的理论及推导内容 说明： 本次学习是基于西瓜书，南瓜书，及部分网上参考资料（链接会放在最后） 目录 摘要：本文是包含第一章和第二章的理论及推导内容说明： 本次学习是基于西瓜书，南瓜书，及部分网上参考资料（链接会放在最后） 第一章 绪论1.1 理论1.1.1 基
阅读笔记： 为什么做研究？ 研究是发现新知识，发明新技术； 研发是利用已有知识和技术进行研制； 为什么写论文？ 将自己的工作告诉同行，经同行评审，成为科学文献。 论文好写吗？ 把研究工作做好，写论文就是把自己的工作表达出来。 PPT链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/98747105 周
5.1 神经元模型 神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并联互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应. 神经网络中最基本的成分是神经元模型.在生物神经网络中,每个神经元与其它神经元相连,当它兴奋时,就会向相连的神经元发送化学物质. M-
微信公众号关注：脑机接口研习社 追踪脑机接口最新发展资讯 系列文章目录 Day1 当脑机接口遇上机器学习：周志华《机器学习》读书笔记之绪论 Day2 周志华《机器学习》读书笔记之模型评估 文章目录 系列文章目录前言Day 3一、比较检验1. 二项分布和二项检验2. t检验（t-test
第一章 绪论 思维导图 关键问题 1.假设空间 概念 所有属性可能取值构成的假设集合 计算 列出可能的样本点，即特征向量 2.版本空间 概念 与训练集一致的假设集合 习题: 1.1 计算步骤 先列出假设空间删除与正例不一致，与反例一致的假设得到版本空间 第一步 假设空间： 色泽取值：青
我先来了解了解AI中的机器学习的基础知识，然后再做打算吧 我的情况 毕设还有一个月交初稿。眼下估计快要跟研究生导师见面了，有点小小的紧张。想做的事情有很多，咱们一步一步走。老早就想对CSDN下手了，白嫖这么些年怪不好意思的，我来啦！！！ 看看这本书的内容先 emm,先来看看别人的评价
编程实现线性判别分析，并给出西瓜数据3.0a上的结果。 首先分类知道编号（1-8）为一类，编号（9-17）为另一类 计算 u 1 = [
第1章 绪论 1.1 引言 因为我们吃过、看过很多西瓜，所以基于色泽、根蒂、敲声这几个特征我们就可以做出相当好的判断.类似的，我们从以往的学习经验知道，下足了工夫、弄清了概念、做好了作业，自然会取得好成绩.可以看出，我们能做出有效的预判?是因为我们已经积累了许多经验，而通过对
《统计学习方法》（李航）学习笔记 【1】第一章 统计学习方法概论 1.3.2的2. 经验风险最小值与结构风险最小值中提到'当模型是条件概率分布，损失函数是对数损失函数时，经验风险最小化等价于极大似然估计'。P9 个人注解： \[假设空间 F=\{ P|P(Y|X);\theta\} \]\[极大似然函数 L(\theta)={
《机器学习》周志华-西瓜书 PDF 链接:https://pan.baidu.com/s/1oTJjTkxK0PuV2nRExq1wcA 密码:odp0
笔记pdf开源地址：https://github.com/Sophia-11/Machine-Learning-Notes 作者：王博Kings，985AI博士 以往笔记：
聚类 大纲 k-means，DBSCAN算法最为常用 聚类的概述 聚类是将数据集划分为若干组相似对象组成的多个组或簇的过程，使得同一组对象间的相似度最大化，不同组中对象间的相似度最小化。簇是相似数据的集合。聚类分析是一种无监督分类算法。数据集中的数据没有预定义的类别标号，无训练
《机器学习-5：神经网络》— 周志华
