Statical model regression $y_i=f_{\theta}(x_i)+\epsilon_i,E(\epsilon)=0$ 1.$\epsilon\sim N(0,\sigma^2)$ 2.使用最大似然估计$\rightarrow$最小二乘 $y\sim N(f_{\theta}(x),\sigma^2)$ $L(\theta)=-\frac{N}{2}log(2\pi)-Nlog\sigma -\frac{1}{2\sigma^2}\sum_i\left(y_i-f_{\…

为什么需要值函数近似? 之前我们提到过各种计算值函数的方法,比如对于 MDP 已知的问题可以使用 Bellman 期望方程求得值函数:对于 MDP 未知的情况,可以通过 MC 以及 TD 方法来获得值函数,为什么需要再进行值函数近似呢? 其实到目前为止,我们介绍的值函数计算方法都是通过查表的方式获取的: 表中每一个状态 \(s\) 均对应一个 \(V(s)\) 或者每一个状态-动作 <\(s, a\)> 但是对于大型 MDP 问题,上述方法会遇到瓶颈: 太多的 MDP 状态.动作需要存储 单独…

There are a number of algorithms that are typically used for system identification, adaptive control, adaptive signal processing, and machine learning. These algorithms all have particular similarities and differences. However, they all need to proce…

Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 本系列文章是Andrew Ng 在斯坦福的机器学习课程 CS 229 的学习笔记. Machine Learning Algorithms Study Notes 系列文章介绍 2    Supervised Learning    3 2.1    Perceptron Learning Algorithm (PLA)    3 2.1.1    PLA --…

by 南大周志华 摘要 监督学习技术通过学习大量训练数据来构建预测模型,其中每个训练样本都有其对应的真值输出.尽管现有的技术已经取得了巨大的成功,但值得注意的是,由于数据标注过程的高成本,很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息.因此,能够使用弱监督的机器学习技术是可取的.本文综述了弱监督学习的一些研究进展,主要关注三种弱监督类型:不完全监督,即只有一部分样本有标签:不确切监督,即训练样本只有粗粒度的标签:以及不准确监督,即给定的标签不一定总是真值. 关键词:机器学习,弱监督学习,监督学习…

Supervised Learning In supervised learning, we are given a data set and already know what our correct output should look like, having the idea that there is a relationship between the input and the output. Supervised learning problems are categorized…

In supervised learning, we are given a data set and already know what our correct output should look like, having the idea that there is a relationship between the input and the output. Supervised learning problems are categorized into "regression&qu…

Supervised Learning with scikit-learn | DataCamp https://www.datacamp.com/courses/supervised-learning-with-scikit-learn At the end of day, the value of Data Scientists rests on their ability to describe the world and to make predictions. Machine Lear…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann…

摘要: 本文是吴恩达 (Andrew Ng)老师<机器学习>课程,第一章<绪论:初识机器学习>中第3课时<监督学习>的视频原文字幕.为本人在视频学习过程中逐字逐句记录下来以便日后查阅使用.现分享给大家.如有错误,欢迎大家批评指正,在此表示诚挚地感谢!同时希望对大家的学习能有所帮助. In this video (article) I am going to define what is probably the most common type of machine l…