摘要：
介绍了ML的实用技巧：过拟合的原因和解决方案，ML的三大原则，ML下一步的方向。 阅读全文
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介绍了最基本的线性模型：包括线性回归和逻辑回归，及其在分类上的应用。 阅读全文
摘要：
介绍了机器学习的可行性：包括NFL定理、VC理论及其意义。 阅读全文
摘要：
主要介绍了ML的概念：包括定义、应用ML的核心特征、与相关领域的关系、分类，以及最原始的Perceptron模型。 阅读全文
摘要：
整理了《机器学习基石》和《机器学习技法》大纲和相关笔记。 阅读全文