摘要：
这一节讲的是如何将线性不可分的情况转为非线性可分以及转换的代价。特征转换是机器学习的重点。最后得出重要的结论是，在做转换时，先从简单模型，再到复杂模型。参考：http://www.cnblogs.com/ymingjingr/p/4340977.html 阅读全文
摘要：
这一节讲线性模型，先将几种线性模型进行了对比，通过转换误差函数来将linear regression 和logistic regression 用于分类。 比较重要的是这种图，它解释了为何可以用Linear Regression或Logistic Regression来替代Linear Classi 阅读全文