若H的断点为k,即k个数据点不能被H给shatter,那么k+1个数据点也不能被H给shatter,即k+1也是H的断点. 如果给定的样本数N是大于等于k的,易得mH(N)<2N,且随着N的增大,小得越来越多. 当断点为k时,记最大可能的成长函数mH(N)为bound函数,记为B(N,k).------只和N.k有关. 注意比较,发现bound函数比起成长函数消除了H. 如果无断点,自然没有B(N,k)什么事: 如果断点为k, 那么mH(N)是给定H下,可能的最大假设类数: B(N,k)是不限H…

本章思路: 根据之前的总结,如果M很大,那么无论假设泛化能力差的概率多小,都无法忽略,所以问题转化为证明M不大,然后上章将其转化为证明成长函数:mh(N)为多项式级别.直接证明似乎很困难,本章继续利用转化的思想,首先想想和mh(N)相关的因素可能有哪些?不难想到目前来看只有两个: 假设的抽样数据集大小N: break point k(这个变量确定了假设的类型): 那么,由此可以得到一个函数B,给定N和k可以确定该系列假设能够得到的最大的mh(N),那么新的目标便是证明B(N,k) <= Poly…

若H的断点为k,即k个数据点不能被H给shatter,那么k+1个数据点也不能被H给shatter,即k+1也是H的断点. 如果给定的样本数N是大于等于k的,易得mH(N)<2N,且随着N的增大,小得越来越多. 当断点为k时,记最大可能的成长函数mH(N)为bound函数,记为B(N,k).------只和N.k有关. 注意比较,发现bound函数比起成长函数消除了H. 如果无断点,自然没有B(N,k)什么事: 如果断点为k, 那么mH(N)是给定H下,可能的最大假设类数: B(N,k)是不限H…

原文地址:https://www.jianshu.com/p/bd7cb6c78e5e 什么时候适合用机器学习算法? 存在某种规则/模式,能够使性能提升,比如准确率: 这种规则难以程序化定义,人难以给出准确定义: 存在能够反映这种规则的资料. 所以,机器学习就是设计算法\(A\),从包含许多假设的假设集合\(H\)里,根据所给的数据集\(D\),选出和实际规则\(f\)最为相似的假设\(g\). \(g\)和\(f\)相似度的衡量是基于所有数据,不仅仅是\(D\). \(Learning \ M…

原文地址:https://www.jianshu.com/p/f2f4d509060e 机器学习是设计算法\(A\),在假设集合\(H\)里,根据给定数据集\(D\),选出与实际模式\(f\)最为相近的假设\(g\)(\(g\)可能与\(f\)相同,也可能不同). 那什么情况下学习是可行的?即保证\(g\)和\(f\)是相似的. 数据集内的表现\(g\)约等于\(f\); \(g\)在数据集外的表现约等于\(g\)在数据集内的表现. 结合1.2可保证,由算法在给定数据集上学习到的\(g\)(即数…

上节课介绍了机器学习可以分为不同的类型.其中,监督式学习中的二元分类和回归分析是最常见的也是最重要的机器学习问题.本节课,我们将介绍机器学习的可行性,讨论问题是否可以使用机器学习来解决. 一.Learning is Impossible 首先,考虑这样一个例子,如下图所示,有3个label为-1的九宫格和3个label为+1的九宫格.根据这6个样本,提取相应label下的特征,预测右边九宫格是属于-1还是+1?结果是,如果依据对称性,我们会把它归为+1:如果依据九宫格左上角是否是黑色,我们会把它…

上节课我们主要介绍了解决线性分类问题的一个简单的方法:PLA.PLA能够在平面中选择一条直线将样本数据完全正确分类.而对于线性不可分的情况,可以使用Pocket Algorithm来处理.本节课将主要介绍一下机器学习有哪些种类,并进行归纳. 一.Learning with Different Output Space Y(根据输入空间变化划分) 银行根据用户个人情况判断是否给他发信用卡的例子,这是一个典型的二元分类(binary classification)问题.也就是说输出只有两个,一般y=…

机器学习的整个过程:根据模型H,使用演算法A,在训练样本D上进行训练,得到最好的h,其对应的g就是我们最后需要的机器学习的模型函数,一般g接近于目标函数f.本节课将继续深入探讨机器学习问题,介绍感知机Perceptron模型,并推导课程的第一个机器学习算法:Perceptron Learning Algorithm(PLA). 一.Perceptron Hypothesis Set 某银行要根据用户的年龄.性别.年收入等情况来判断是否给该用户发信用卡.现在有训练样本D,即之前用户的信息和是否发了…

机器学习分为四步: When Can Machine Learn? Why Can Machine Learn? How Can Machine Learn? How Can Machine Learn Better? 一.What is Machine Learning Q:什么是“学习”? A:学习就是人类通过观察.积累经验,掌握某项技能或能力.就好像我们从小学习识别字母.认识汉字,就是学习的过程. 机器学习(Machine Learning),顾名思义,就是让机器(计算机)也能向人类一样,…

若H的断点为k,即k个数据点不能被H给shatter,那么k+1个数据点也不能被H给shatter,即k+1也是H的断点. 如果给定的样本数N是大于等于k的,易得mH(N)<2N,且随着N的增大,小得越来越多. 当断点为k时,记最大可能的成长函数mH(N)为bound函数,记为B(N,k).------只和N.k有关 注意比较,发现bound函数比起成长函数消除了H. 如果无断点,自然没有B(N,k)什么事: 如果断点为k, 那么mH(N)是给定H下,可能的最大假设类数: B(N,k)是不限H下…