Machine Learning A Probabilistic Perspective 1.Introduction
目錄 1 有監督學習 1.1 分類問題 1.2 迴歸問題 2 無監督學習 2.1 發現類別 2.2 發現隱含因子 3 機器學習中的基本概念 3.1 參數和非參數模型 3.2 維度災難 3.3 線性迴歸和logistics迴歸 3.4 過擬合 3.5 模型的選擇 3.6 定理 機器學習主要分爲有監督學習和無監督學習。 1 有監督學習 有監督學習可以大致分爲兩類問題：分類和預測。 1.1 分類問題 對
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