2016年2月11日
机器学习基石笔记16——机器可以怎样学得更好（4）
摘要： Three Learning Principles 三学习原则 阅读全文
posted @ 2016-02-11 15:59 杜少 阅读(2761) 评论(4) 推荐(2)
机器学习基石笔记15——机器可以怎样学得更好（3）
摘要： Validation 验证 阅读全文
posted @ 2016-02-11 15:27 杜少 阅读(3068) 评论(5) 推荐(1)
2015年4月6日
机器学习基石笔记14——机器可以怎样学得更好（2）
摘要： Regularization 正则化 阅读全文
posted @ 2015-04-06 11:03 杜少 阅读(3617) 评论(6) 推荐(2)
2015年3月25日
机器学习基石笔记13——机器可以怎样学得更好（1）
摘要： Hazard of Overfitting 过拟合的危害 阅读全文
posted @ 2015-03-25 10:11 杜少 阅读(3467) 评论(0) 推荐(4)
2015年3月16日
机器学习基石笔记12——机器可以怎样学习（4）
摘要： Nonlinear Transformation 非线性转换。 阅读全文
posted @ 2015-03-16 08:41 杜少 阅读(3295) 评论(0) 推荐(3)
2015年3月14日
机器学习基石笔记11——机器可以怎样学习（3）
摘要： Linear Models for Classification 用于分类的线性模型。 阅读全文
posted @ 2015-03-14 10:37 杜少 阅读(3470) 评论(4) 推荐(2)
2015年3月11日
机器学习基石笔记10——机器可以怎样学习（2）
摘要： Logistic Regression 罗杰斯特回归（最常见到的翻译：Logistic回归）。 阅读全文
posted @ 2015-03-11 16:39 杜少 阅读(4213) 评论(6) 推荐(3)
2015年3月5日
机器学习基石笔记9——机器可以怎样学习（1）
摘要： Linear Regression 线性回归 阅读全文
posted @ 2015-03-05 00:07 杜少 阅读(5624) 评论(2) 推荐(4)
2015年3月1日
机器学习基石笔记8——为什么机器可以学习（4）
摘要： Noise and Error 噪音（杂讯）和错误 阅读全文
posted @ 2015-03-01 10:08 杜少 阅读(4349) 评论(0) 推荐(1)
2015年2月25日
机器学习基石笔记7——为什么机器可以学习（3）
摘要： The VC Dimension VC维 阅读全文
posted @ 2015-02-25 21:16 杜少 阅读(5200) 评论(1) 推荐(5)
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