摘要：深度学习研究的一个长期目标是精确表征训练和一般化（泛化）。 然而，神经网络通常复杂的损失情况（loss landscapes）使学习动力学的理论变得难以捉摸。（learning dynamics elusive 难以捉摸） 在这项工作中，我们表明，对于宽神经网络，学习动力学已大大简化，并且在无限的宽 阅读全文

摘要：is.na() 检测缺失值 na.omit() 删除不完整的数据 t() 转置 阅读全文

摘要：了解boosting和bagging之前，先了解一下什么是集成学习，三个臭皮匠顶个诸葛亮。在分类的表现上就是，多个弱分类器组合变成强分类器。 bagging：从训练集从进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果,至于为什么叫bootstrap aggr 阅读全文