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[ML筆記] Structured Learning - Linear Model

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ML Lecture 22: Structured Learning - Linear Model 本篇為台大電機系李宏毅老師 Machine Learning (2016) 課程筆記 上課影片: https://www.youtube.com/watch?v=HfPw40JPays 課程網 (投影片出處): http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html 延續上一篇,接下藍要來探討,想辦法解這三個 Problem 第一個 Problem:定義 F(x,y) 函式的長相 第二個 Problem:如何去窮舉所有的 y 去找到最佳匹配的 x,y 組合 第三個 Problem:在 train 階段如何順利地找到最好的 F

[ML筆記] Structured Learning - Introduction

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ML Lecture 21: Structured Learning - Introduction 本篇為台大電機系李宏毅老師 Machine Learning (2016) 課程筆記 上課影片: https://www.youtube.com/watch?v=5OYu0vxXEv8 課程網 (投影片出處): http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html  目前為止的 input output 都只是 vector 但是我們面對的問題往往是 input 一個 sequence , output 另一個 sequence 或是 input 一個  tree structure,output 另外一個 tree structure → 做到 input 是一個 object,output 是另一個 object 大原則:找一個 function input 是我們要的 object ,output 是另一個 object

[ML筆記] Ensemble - Bagging, Boosting & Stacking

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ML Lecture 27: Ensemble 本篇為台大電機系李宏毅老師 Machine Learning (2016) 課程筆記 上課影片: https://www.youtube.com/watch?v=tH9FH1DH5n0 課程網 (投影片出處): http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html Ensemble 方法其實就是 “團隊合作” 好幾個模型一起上的方法 假如我們手上有一堆 Classifier ,這些 Classifier 每個都有不同的屬性, 要把他們集合起來一起合作,集合再一起需要用比較好的方法 以下來介紹一些 Ensemble 的方法 Bagging

[ML筆記] Recurrent Neural Network (RNN) - Part II

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ML Lecture 26: Recurrent Neural Network (Part II) 本篇為台大電機系李宏毅老師 Machine Learning (2016) 課程筆記 上課影片: https://www.youtube.com/watch?v=rTqmWlnwz_0 課程網 (投影片出處): http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html 接著來探討 RNN 如何 training 我們的 training data 假設是一句 sentence cost function要如何定呢?