在 Day 2 中，我们学习了机器学习算法的一般学习准则。今天继续学习优化算法与评价指标。 1. 优化算法 现在我们确定了训练集 𝒟 、假设空间 ℱ 以及学习准则，我们要做的是找到最优的模型 𝑓(𝒙;𝜃*) 。这是一个最优化问题。机器学习的训练过程本质上就是最优化问题的求解过程。 参数与超参
发布于 2026-09-12
在 Day 1 中，我们学习了机器学习的任务以及经典的学习流程，并介绍了机器学习的两个要素：数据集和模型。今天继续学习机器学习的学习准则。 1. 学习准则概述 考虑由 𝑁 个样本组成的训练集 𝒟 ： 在经典监督学习设定中，通常假设每个样本 (𝒙, 𝑦) ∈ 𝒳 × 𝒴 独立地从某个未知但
发布于 2026-09-12
本系列是学校《模式识别与机器学习》专业课 + 邱锡鹏老师《神经网络与深度学习》一书的学习笔记。 1. 什么是机器学习？ 机器学习就是让计算机从观测数据（样本）中进行自动学习，得到某种知识或规律，并将学习到的规律应用于未知或无法观测的数据的预测中。 例如，人们能很轻易地识别出手写体数字图像中的数字到底
发布于 2026-09-10
