Machine Learning at U of C

จาก Theory Wiki
รุ่นแก้ไขเมื่อ 06:52, 30 มีนาคม 2550 โดย 128.135.190.7 (คุย)
(ต่าง) ←รุ่นแก้ไขก่อนหน้า | รุ่นแก้ไขล่าสุด (ต่าง) | รุ่นแก้ไขถัดไป→ (ต่าง)
ไปยังการนำทาง ไปยังการค้นหา

This page contains a list of topics, definitions, and results from Machine Learning course at University of Chicago.

Week 1

Learning problem

Given a distribution on . We want to learn the objective function (with respect to the distribution ).


Learning Algorithms

Let Z be the set of possible samples. The learning algorithm is a function that maps a number of samples to a measurable function (denoted here by F a class of all measurable functions). Sometimes we consider a class of computable functions instead.

Loss function

Ordinary Least Square

Tikhonov Regularization

Week 2