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【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——線性分類器

阿新 • • 發佈：2018-11-09

本課件主要內容包括：

  1. 上次課程回顧：L1正則化

  2. 組合特徵選擇

  3. 線性模型與最小二乘

  4. 梯度下降與誤差函式

  5. 正則化

  6. 辨識重要郵件

  7. 基於迴歸的二元分類？

  8. 一維判決邊界

  9. 二維判決邊界

  10. 感知器演算法

  11. 損失函式比較

  12. 0-1損失函式

  13. 用於特徵選擇方法的L1正則化

  14. L1正則化去偏及濾波

  15. 非凸正則化

  16. 基於感知器的線上分類器

  17. 感知器誤差界

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英文原文課件下載地址：

http://page5.dfpan.com/fs/5lc5j2221929516f8f7/

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