摘要：
Lecture 16 : Three Learning Principles 16.1 Occam's Razor 16.2 Sampling Bias 16.3 Data Snooping 16.4 Power of Threee 题外话： 阅读全文
摘要：
Lecture 15： Validation 15.1 Model Selection Problem 略过！ 用 Ein 来选择模型不靠谱，要用验证集 15.2 Validation 略过！ 15.3 Leave-one-out Cross Validation 现在还有一个问题，Eloocv 是 阅读全文
摘要：
Lecture 14：Regularization 14.1 Regularized Hypothesis Set 上节课，我们提到了过拟合是机器学习中最危险的事情。本节我们讨论用 regularization 来抑制过拟合（一般课程将 regularization 翻译为正则化，但是在《技法》中还 阅读全文
摘要：
Lecture 13. Hazard of Overfitting 13.1 What is Overfitting Overfitting 是什么？ 简而言之就是模型训练集上表现要好于在测试集上表现！在第 12 节关于 feature transform 讨论时，我们知道可以用复杂的算法获取到很小 阅读全文