遗留问题

Last updated 5 years ago

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公式（7），怎么证明 $\hat w_0 \cdot \hat w_{opt} \ge 0$ ？
CS229里面说感知机算法没有数学依据？
只实际了递归算法，怎么用DP实现？
为什么算法2步要强调自下而上计算g(t)？既然要把所有的a求出来，先算哪个结点的a应该不影响结果。
[ $A(\delta|w)$ 和 $B(\delta|w)$ 推导] $A(\delta|w)$ 的推导 () 公式（3）怎么推导到公式（4）
[ $A(\delta|w)$ 和 $B(\delta|w)$ 推导] () $B(\delta|w)$ 的推导 一次只优化其中一个变量 $\delta_i$ ，而固定其它变量 $\delta_j,i \neq j$ ，得：【？】是一只优化一个 $w_i$ 还是一个 $\delta_i$ ？【？】如果是只优化一个 $w_i$ ，为什么不能直接假设其它 $\delta_j=0$ ？【？】如果是只优化一个 $\delta_i$ ，为什么算法6.1步骤2-(b)只更新一个 $w_i$ ？
算法没看懂
7.1.3存在性和w的唯一性没看懂
公式（5）代入公式（3）怎么得到公式（6）
公式（5）怎么得到公式（6）
这一节从3开始就看不懂了，很多术语不懂 13."感知机学习算法的原始形式和对偶形式与第7章中支持向量机学习算法的原始形式和对偶形式相对应。" 感知机中的对偶与后面算法中的对偶是怎么对应的？
[高斯混合模型的Q函数推导]过程有几一些地方没看懂()
9.4节，数据基础不够，看不懂。先去补补数学基础吧。
的初值是怎么来的？

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公式（7），怎么证明 $\hat w_0 \cdot \hat w_{opt} \ge 0$ ？
CS229里面说感知机算法没有数学依据？
只实际了递归算法，怎么用DP实现？
为什么算法2步要强调自下而上计算g(t)？既然要把所有的a求出来，先算哪个结点的a应该不影响结果。
[ $A(\delta|w)$ 和 $B(\delta|w)$ 推导] $A(\delta|w)$ 的推导 () 公式（3）怎么推导到公式（4）
[ $A(\delta|w)$ 和 $B(\delta|w)$ 推导] () $B(\delta|w)$ 的推导 一次只优化其中一个变量 $\delta_i$ ，而固定其它变量 $\delta_j,i \neq j$ ，得：【？】是一只优化一个 $w_i$ 还是一个 $\delta_i$ ？【？】如果是只优化一个 $w_i$ ，为什么不能直接假设其它 $\delta_j=0$ ？【？】如果是只优化一个 $\delta_i$ ，为什么算法6.1步骤2-(b)只更新一个 $w_i$ ？
算法没看懂
7.1.3存在性和w的唯一性没看懂
公式（5）代入公式（3）怎么得到公式（6）
公式（5）怎么得到公式（6）
这一节从3开始就看不懂了，很多术语不懂 13."感知机学习算法的原始形式和对偶形式与第7章中支持向量机学习算法的原始形式和对偶形式相对应。" 感知机中的对偶与后面算法中的对偶是怎么对应的？
[高斯混合模型的Q函数推导]过程有几一些地方没看懂()
9.4节，数据基础不够，看不懂。先去补补数学基础吧。
的初值是怎么来的？