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杜少
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2016年2月11日
机器学习基石笔记16——机器可以怎样学得更好(4)
摘要: Three Learning Principles 三学习原则
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posted @ 2016-02-11 15:59 杜少
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机器学习基石笔记15——机器可以怎样学得更好(3)
摘要: Validation 验证
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posted @ 2016-02-11 15:27 杜少
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2015年4月6日
机器学习基石笔记14——机器可以怎样学得更好(2)
摘要: Regularization 正则化
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posted @ 2015-04-06 11:03 杜少
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2015年3月25日
机器学习基石笔记13——机器可以怎样学得更好(1)
摘要: Hazard of Overfitting 过拟合的危害
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posted @ 2015-03-25 10:11 杜少
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2015年3月16日
机器学习基石笔记12——机器可以怎样学习(4)
摘要: Nonlinear Transformation 非线性转换。
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posted @ 2015-03-16 08:41 杜少
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2015年3月14日
机器学习基石笔记11——机器可以怎样学习(3)
摘要: Linear Models for Classification 用于分类的线性模型。
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posted @ 2015-03-14 10:37 杜少
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2015年3月11日
机器学习基石笔记10——机器可以怎样学习(2)
摘要: Logistic Regression 罗杰斯特回归(最常见到的翻译:Logistic回归)。
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posted @ 2015-03-11 16:39 杜少
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2015年3月5日
机器学习基石笔记9——机器可以怎样学习(1)
摘要: Linear Regression 线性回归
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posted @ 2015-03-05 00:07 杜少
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2015年3月1日
机器学习基石笔记8——为什么机器可以学习(4)
摘要: Noise and Error 噪音(杂讯)和错误
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posted @ 2015-03-01 10:08 杜少
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2015年2月25日
机器学习基石笔记7——为什么机器可以学习(3)
摘要: The VC Dimension VC维
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posted @ 2015-02-25 21:16 杜少
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