淺談從機器學習到深度學習

       機器學習分爲頻率派和貝葉斯派。頻率派發展成統計機器學習，貝葉斯派發展成概率圖模型。頻率派有「四化」，如圖所示，正則化有很多種，在損失函數後面加一個懲罰項，比如線性迴歸裏面的L1和L2正則化，每個模型的正則化項不一定相同；核化用處非常多，常見的有kernel SVM，另外在降維也有用到，比如kernel PCA。集成方法現在非常多，bagging代表是隨機森林，boosting代表有A

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