摘要：
Day1 今天开始系统的学习了机器学习。学习了支持向量机，其中的最大硬间隔和最大软间隔。 然后学习了线性回归和SGD,梯度下降法，包括学习速率。 Day3 学习了特征组合，独热编码。L2正则化。目的都是为了防止过拟合。线性回归的损失函数是平方损失。逻辑回归的损失函数是对数损失函数。了解了逻辑回归。 阅读全文
摘要：
有关于范数的理解。 范数理解（0范数，1范数，2范数) 我们可以这样理解，一个集合（向量），通过一种映射关系（矩阵），得到另外一个集合（另外一个向量）。 **范数的本质是距离，存在的意义是实现比较。因为向量与矩阵无法像标量直接比较大小，因而通过范数（称为函数或者映射也可以）把不能比较的量转换为可以比 阅读全文