cs229

机器学习 cs229学习笔记1

（allisbasedonthestanfordopencoursecs229.Lecture11.）regularization（正规化）防止过拟合:保留所有的参数贝叶斯学习方法：增加先验概率，常用为高斯分布N(0,λ)，使算法更倾向于选择更小的参数体现在最大似然估计上就是增加惩罚项目，||Θ||^2////////////////////////////////////////////////
Dark_Scope·2012-11-11 11:00

吐槽:关于某群某人回答他人问题

下面是对话:[A]关于stanfordCS课哪里有比较详细的课程介绍啊，比如CS229是指什么课[B]那个是ML[D]不要回答这么弱的问题[A]还有这个编号是统一的，还是每个学校都有自己的编号[D]鉴定
MrMign·2012-06-23 23:00

Lesson One(Machine Learning)

Lesson 1:课程的资源：http://www.stanford.edu/class/cs229/机器学习分类：1. 有监督学习（supervised learning）2. 
xywlpo·2011-06-01 11:00
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