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前言:之前读过吴军博士的浪潮之巅,让我对各大IT企业有了一个了解,这次又买了吴博士的智能时代,特此记录我的一些读书笔记. ps:由于笔者从本科到研究生都在数学系,所以习惯用从定义到例子这样的方式去理解一个概念,定义内容主要参考了维基百科.

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前言:上中国大学MOOC上面的一门慕课(人工智能实践:Tensorflow笔记)时装了Ubuntu16.04,按照课程视屏方法顺利安装,特此开文记录使用中碰到的一些有意思的事.

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前言:本文主要参考了来自coursera上约翰霍普金斯大学Data Science系列课程Course3:Getting and Cleaning Data.

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本文主要参考了Shai Shalev-Shwartz的深入理解机器学习第2-7章以及coursera上林轩田的机器学习基石课程,这部分内容较为详细的描述了机器学习的理论部分,主要包括以下三部分内容:

  1. 统计学习理论的基本定理,涉及:一致收敛性、PAC学习理论、VC维及没有免费的午餐定理.
  2. 三个可学习的概念:PAC可学习、不一致可学习及一致性(Consistency).
  3. 三种学习范式:经验风险最小化(ERM)、结构风险最小化(SRM)及最小描述长度(MDL).

最后要强调的是这块理论是针对监督学习中的二分类问题而言的,对于多分类问题,可将VC维拓展为Natarajan维.

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