摘要：
1. 为什么会有偏差和方差？ 对学习算法除了通过实验估计其泛化性能，往往还希望了解它 “为什么” 具有这样的性能。“偏差-方差分解”（\(bias-variance\ decomposition\)）是解释学习算法泛化性能的一种工具。 在机器学习中，我们用训练数据集去训练一个模型，通常的做法定义一个 阅读全文
摘要：
主成分分析（$principal\ component\ analysis, PCA$）是无监督学习方法。该方法将原来由线性相关变量表示的数据，通过正交变换，变成少数由线性无关的新变量表示的数据，线性无关的变量称为主成分。 $PCA$ 的变量个数通常小于原始变量的个数，属于降维方法。 阅读全文