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机器学习原理及算法
Rotch
创建于2025-09-22
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本专栏主要参考《深入理解机器学习——从原理到算法》一书,以更加清晰的语言阐述机器学习的数学原理及算法实现.
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创建于2025-09-22
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机器学习原理及算法002:PAC 学习理论(二)
本文进一步探讨了不可知 PAC 可学习,给出了不可知 PAC 可学习的充分条件。本文还介绍了没有免费的午餐定理,指出了不存在通用的学习器。最后,本文对泛化误差进行分解,提出了假设空间的选取权衡准则。
机器学习原理及算法001:PAC 学习理论(一)
本文阐述了机器学习中重要的 PAC 学习原理,介绍了 PAC 可学习和不可知 PAC 可学习的定义,并证明了在优先假设空间下,问题一定是不可知 PAC 可学习的.