林軒田《机器学习基石》课程总结
最近发布了一系列台湾大学资讯工程系林軒田(Hsuan-Tien Lin)教授开设的《机器学习基石》的课程总结,分为4个部分,点击标题可查看:
- 机器什么时候能够学习?(When Can Machines Learn?)
- 机器为什么能够学习?(Why Can Machines Learn?)
- 机器怎样学习?(How Can Machines Learn?)
- 机器怎样可以学得更好?(How Can Machines Learn Better?)
1 “3”的魔力
整个课程中,“3”这个数字贯穿始终。比如在介绍机器学习时,介绍了它和3个相关领域(数据挖掘、人工智能、统计学)的区别与联系:
在说明可学习性理论时,讲了机器学习的3个理论边界:
课程介绍了3种线性模型(PLA/Pocket、线性回归、逻辑回归):
还介绍了3种关键工具(特征变换、正则化、验证):
以及3个学习原则(奥卡姆剃刀、抽样偏差、数据窥探):
在未来的《机器学习技法》课程中,还会从3个方面(更多特征变换、更多正则化、更少标签)进行扩展,进而引出一系列的模型:
2 课程回顾
以下是每一节课的回顾。
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