
LM101-079: Ch1: How to View Learning as Risk Minimization
カートのアイテムが多すぎます
ご購入は五十タイトルがカートに入っている場合のみです。
カートに追加できませんでした。
しばらく経ってから再度お試しください。
ウィッシュリストに追加できませんでした。
しばらく経ってから再度お試しください。
ほしい物リストの削除に失敗しました。
しばらく経ってから再度お試しください。
ポッドキャストのフォローに失敗しました
ポッドキャストのフォロー解除に失敗しました
-
ナレーター:
-
著者:
このコンテンツについて
This particular podcast covers the material in Chapter 1 of my new (unpublished) book “Statistical Machine Learning: A unified framework”. In this episode we discuss Chapter 1 of my new book, which shows how supervised, unsupervised, and reinforcement learning algorithms can be viewed as special cases of a general empirical risk minimization framework. This is useful because it provides a framework for not only understanding existing algorithms but also for suggesting new algorithms for specific applications.