【監督學習】第五課高斯過程（gussian process，最大後驗，嶺迴歸）（上）
這一課基本上就回憶了一下前面的各種regression ，然後和傳統統計與貝葉斯思想聯繫起來。 還是線性迴歸 對於一個線性系統 Xw = y 假設y爲觀測值，那麼觀測值 爲 真實值和噪音的和。y = Real + noise 加入正則化 那麼現在對w求解，使用最小二乘法，滿足預測值與觀測值得平方差最小。 也就是他們的差的向量（y - Xw）的dot product 點積。 對偶寫法 求出w和α的關
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