摘要：
这一节是Andrew对应用机器学习给出的建议，虽然没有数学公式，但却是十分重要的一课。 Debugging Learning Algorithms 假设要做一个垃圾邮件分类的模型，已经从海量的词汇表中选出一个较小的词汇子集（100个单词）作为特征。 用梯度上升算法实现了贝叶斯逻辑回归，但测试集的错误 阅读全文
摘要：
稍微了解有监督机器学习的人都会知道，我们先通过训练集训练出模型，然后在测试集上测试模型效果，最后在未知的数据集上部署算法。然而，我们的目标是希望算法在未知的数据集上有很好的分类效果（即最低的泛化误差），为什么训练误差最小的模型对控制泛化误差也会有效呢？这一节关于学习理论的知识就是让大家知其然也知其所 阅读全文