引言
上一小节中，我们介绍了过拟合的概念，在机器学习中最大的危险就是过拟合，为了解决过拟合问题，通常有两种办法，第一是减少样本的特征（即维度），第二就是我们这里要说的“正则化”（又称为“惩罚”,penalty）。
从多项式变换和线性回归说起
在非线性变换小节中，我们有讨论Q次多项式变换的定义和其包含关系，这里如果是10次多项式变换，那么系数的个数是11个，而2次多项式的系数个数是...
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2015-03-01 22:24:47
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New to Machine Learning? Avoid these three mistakes
Common pitfalls when learning from data
Machine learning (ML) is one of the hottest fields in data science. As soon as ML entered the mainstre...
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机器学习Machine Learning - Andrew NG
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Neural Networks Representation神经网络表示
Non-linear Hypotheses非线性假设
Neurons and the Brain神经元和大脑
Model Representation模型表示
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原文再续，书接一上回。话说上一次我们讲到了Correlation Filter类 tracker的老祖宗MOSSE，那么接下来就让我们看看如何对其进一步地优化改良。这次要谈的论文是我们国内Zhang Kaihua团队在ECCV 2014上发表的STC tracker：Fast Visual Trac...
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2015-02-27 22:52:11
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节选自语义分析的一些方法(二)，以后会不断补充。——by wepon
结合文献『Deep Learning for Computer Vision』， 以下讲讲卷积神经网络的一些注意点和问题。
激励函数，要选择非线性函数，譬如tang，sigmoid，rectified liner。在CNN里，relu用得比较多，原因在于：(1)简化BP计算；(2)使学习更快。(3)避免饱和问题(sa...
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2015-02-27 20:17:55
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/43884027
机器学习Machine Learning - Andrew NG
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The Problem of Overfitting
Cost Function
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