摘要：主要内容： 一、感知机模型 二、感知机学习策略（线性可分） 三、感知机学习算法 （疑问：对偶形式比原始形式更优吗？但为何从”判断误分类点“这一步骤对比，对偶形式的时间复杂度似乎更高呢？） 一、感知机模型 1.所谓感知机，其实就是一个在n维空间内的超平面(n-1维)，这个超平面将整个空间分为两部分。 阅读全文

摘要：（注：由于之前进行了吴恩达机器学习课程的学习，其中有部分内容与机器学习基石的内容重叠，所以以下该系列的笔记只记录新的知识） 《机器学习基石》课程围绕着下面这四个问题而展开： 主要内容： 一、什么时候适合用机器学习？ 二、该课程所采用的一套符号表示 三、机器学习的流程 四、感知机算法 五、学习的类型 阅读全文