摘要：
其实今天只花了一点点时间来学习这本书， 如果模型的参数过多，而训练数据又不足够多的话，就会出现overfitting。 overfitting可以通过regularization来解决，贝叶斯方法也可以避免overfitting的出现，实际上在贝叶斯模型里，模型的有效参数数量会自动地根据训练数据集大 阅读全文
摘要：
用一个例子来讲述regression。 采用sin(2*pi*x)加入微弱的正态分布噪声的方式来获得一些数据，然后用多项式模型来进行拟合。 在评价模型的准确性时，采用了误差函数的方式，用根均方误差的方式来表示误差函数。 很明显，如果模型选错了，无论你怎么拟合，都不可能找到合适的结果。所以，当你面对一 阅读全文
摘要：
Preface 模式识别这个词，以前一直不懂是什么意思，直到今年初，才开始打算读这本广为推荐的书，初步了解到，它的大致意思是从数据中发现特征，规律，属于机器学习的一个分支。 在前言中，阐述了什么是模式识别之后，立刻就提到了贝叶斯方法，感觉贝叶斯方法在模式识别中有一个特别重要的位置。至于为什么，我现在 阅读全文