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摘要： 紧接上一讲的Break Point of H。有一个非常intuition的结论，如果break point在k取到了，那么k+1, k+2,... 都是break point。那么除此之外，我们还能获得那些讯息？这里举了一些例子，核心就是说下面的事情简言之，如果H有Break Point k，那么... 阅读全文

摘要： 接着上一讲留下的关子，机器学习是否可行与假设集合H的数量M的关系。机器学习是否可行的两个关键点：1. Ein(g)是否足够小（在训练集上的表现是否出色）2. Eout(g)是否与Ein(g)足够接近（在训练集上的表现能否迁移到测试集上）（1）如果假设集合数量小（M小），可知union bound后，... 阅读全文

摘要： 这一节的核心内容在于如何由hoeffding不等式 关联到机器学习的可行性。这个PAC很形象又准确，描述了“当前的可能性大概是正确的”，即某个概率的上届。hoeffding在机器学习上的关联就是：如果样本数量足够大，那么在训练集上获得的学习效果是可以平移到测试集上的。即如下，这里保证的仅仅是“训练集... 阅读全文

摘要： 作业方面，暂时只关注需要编程的题目了，用python完成代码。Q15~Q17应用的是传统PLA算法，给定的数据集也是保证线性可分的。代码需要完成的就是实现一个简单的PLA，并且“W = W + speed*yX”中的speed是可以配置的（即学习速率）代码1#encoding=utf8import ... 阅读全文

摘要： 题目：Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What ifduplicatesare allowed?Would this affect the run-time complexity? How and why?Write a function... 阅读全文

摘要： 直接跳过第一讲。从第二讲Perceptron开始，记录这一讲中几个印象深的点：1. 之前自己的直觉一直对这种图理解的不好，老按照x、y去理解。a) 这种图的每个坐标代表的是features；features的值是有物理意义的。b) 而圈圈和叉叉是为了标注不同的样本（正样本 负样本），即label；为... 阅读全文

摘要： 前天刷完了leetcode的150题~算是完成了一个节点~后续每天回顾下几题，保持感觉~机器学习这块，感觉自己在实际上线的项目中也用过，各种算法也了解。但是面试时让我一点儿不差的推导出来SVM，真是做不到，就是基础不牢固。决定跟一下台大林轩田的机器学习课程，继续夯实基础为求职工作准备。每跟完一个章节... 阅读全文

摘要： 题目：Givennpoints on a 2D plane, find the maximum number of points that lie on the same straight line.代码：/** * Definition for a point. * struct Point { ... 阅读全文

摘要： 题目：Given an array of words and a lengthL, format the text such that each line has exactlyLcharacters and is fully (left and right) justified.You shoul... 阅读全文

摘要： 题目：Divide two integers without using multiplication, division and mod operator.If it is overflow, return MAX_INT.代码：class Solution {public: int div... 阅读全文