# Regularization: vs.

### فهرست عناوین اصلی در این پاورپوینت

● CSC2515 Fall 2007
Introduction to Machine Learning

Lecture 1: What is Machine Learning?
● What is Machine Learning?
● A classic example of a task that requires machine learning: It is very hard to say what makes a 2
● Some more examples of tasks that are best solved by using a learning algorithm
● Some web-based examples of machine learning
● Displaying the structure of a set of documents
using Latent Semantic Analysis (a form of PCA)
● Displaying the structure of a set of documents
using a deep neural network
● Machine Learning & Symbolic AI
● Machine Learning & Statistics
● A spectrum of machine learning tasks
● Hypothesis Space
● Searching a hypothesis space
● Some Loss Functions
● Generalization
● Trading off the goodness of fit against the complexity of the model
● A sampling assumption
● The probabilistic guarantee
● A simple example: Fitting a polynomial
● Some fits to the data: which is best?
● A simple way to reduce model complexity
● Regularization: vs.
● Polynomial Coefficients
● Using a validation set
● The Bayesian framework
● A coin tossing example
● Some problems with picking the parameters that are most likely to generate the data
● Using a distribution over parameter values
● Lets do it again: Suppose we get a tail
● Lets do it another 98 times
● Bayes Theorem
● A cheap trick to avoid computing the posterior probabilities of all weight vectors
● Why we maximize sums of log probs
● A even cheaper trick
● Supervised Maximum Likelihood Learning

 نوع زبان: انگلیسی حجم: 1.17 مگا بایت نوع فایل: اسلاید پاورپوینت تعداد اسلایدها: 36 صفحه سطح مطلب: نامشخص پسوند فایل: ppt گروه موضوعی: زمان استخراج مطلب: 2019/06/14 11:14:26

اسلایدهای پاورپوینت مرتبط در پایین صفحه

### عبارات مهم استفاده شده در این مطلب

., learn, machine, datum, learning, example, structure, program, hypothesis, input, represent, task,

توجه: این مطلب در تاریخ 2019/06/14 11:14:26 به صورت خودکار از فضای وب آشکار توسط موتور جستجوی پاورپوینت جمع آوری شده است و در صورت اعلام عدم رضایت تهیه کننده ی آن، طبق قوانین سایت از روی وب گاه حذف خواهد شد. این مطلب از وب سایت زیر استخراج شده است و مسئولیت انتشار آن با منبع اصلی است.

در صورتی که محتوای فایل ارائه شده با عنوان مطلب سازگار نبود یا مطلب مذکور خلاف قوانین کشور بود لطفا در بخش دیدگاه (در پایین صفحه) به ما اطلاع دهید تا بعد از بررسی در کوتاه ترین زمان نسبت به حدف با اصلاح آن اقدام نماییم. جهت جستجوی پاورپوینت های بیشتر بر روی اینجا کلیک کنید.

عبارات پرتکرار و مهم در این اسلاید عبارتند از: ., learn, machine, datum, learning, example, structure, program, hypothesis, input, represent, task,