机器学习 | 台大林轩田机器学习基石课程笔记8 --- Noise and Error
上一节课，我们主要介绍了VC Dimension的概念。如果Hypotheses set的VC Dimension是有限的，且有足够多N的数据，那么,同时能够找到一个hypothesis使它的,那么就能说明机器学习是可行的。本节课主要讲了数据集有Noise的情况下，是否能够进行机器学习，并且介绍了假设空间H下演算法A的Error估计。 目录 1. Noise and Probabistic tar
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