第二節(jié)課：高維 學(xué)習(xí)【沒聽懂的一節(jié)課。..】

本節(jié)大綱

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Data

數(shù)據(jù)=> 滿足某種分布，模型=>近似，評估方法=>誤差度量

data x 來源于數(shù)據(jù)分布，在圖中 流形曲面上是正確的分布，而不在流形曲面上 是噪聲

我們需要 假設(shè)v分布是合理的，f* 是合理的，才能保證算法正確

γ(f) : 復(fù)雜度

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Error Metric

隨機變量，期望？【沒懂..】

最小化 風(fēng)險

Basic Decpmposition of Error[沒懂..]

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高維學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)

三種誤差來源？

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？

通用近似定理 ？

局部最小值？

--總結(jié)