Bruce's Blog

印象笔记（Evernote）是个好东西，其中有个最重要的原因就是它强大的浏览器剪藏插件（Evernote Web Clipper）。不过在macOS系统下Safari中的Evernote Web Clipper会有一个重新登录的问题。

具体来说，如果点击剪藏插件进行登录，那么下一次打开Safari的时候，插件会显示未登录。于是每一次打开浏览器后点击插件进行剪藏时都要重新登录，哪怕是有Safari的钥匙串，也会显得很麻烦。

在学会使用Sublime Text（以下简称为ST）的Project功能之前，你一定有过这样的经历：

今天讲的课题就是Noise and Error。其中，noise就是噪音，error就是错误，我们要研究的就是在有noise的情况下，怎么衡量这些error。

今天我们要讲的是VC Dimension，顾名思义，是和上次讲的VC Bound有关系的。

我们今天讨论的topic是thoery of generalization，即一般化、举一反三的理论。即在机器学习里面，机器究竟是怎么举一反三的。

我们今天的话题是，training和testing到底有什么不同。要解决的根本问题是：机器学习究竟为什么是可行的，当hypothesis set是无限大时，究竟发生了什么事情。

今天要探讨的问题是Feasibility of Learning，即Learning是不是可行的。我们上次埋了一个梗，说Learning搞不好是做不到的。我们先讨论这个问题，再研究即使Learning是做不到的，我们能否加上一些假设或者使用一些方法，使Learning是做得到的。

今天我们从上次的Yes/No题出发，探讨一下机器学习中还有哪些不同的问题，它们与我们的Yes/No题又有哪些不一样，以及不一样在什么地方。

Perceptron Hypothesis Set

信用卡批准问题回顾：

那么对于这个问题，\(H\)究竟长什么样呢？

此系列博客将记录我在学习《机器学习基石》课程时的学习笔记。《机器学习基石》课程由国立台湾大学林轩田老师在Cousera网站上开设，试图从概率论的角度介绍机器学习。我曾在16年夏季学期在Cousera网站上跟过此课程。当时因为懒惰，没有记录笔记。如今半年过去，课程内容已被我忘记大半。如今从头开始，认真整理笔记。目的是帮助我自己更好地理解和记忆课程知识，同时也希望能给学习本课程的同学提供一些帮助。