機器學習基石---How Can Machines Learn Better

  對Week12-Week16做簡單的總結，不仔細看所有細節。大體內容：藉由非線性分類模型引出Overfitting的問題，從而提出Regularization和Validation，以及機器學習中三個原則。 非線性分類模型   前面提到的分類模型都是基於線性的: XwT X w T ，那麼非線性的是否可以有良好的分類能力呢。看下面一個例子： 對於上面的情況，右圖的二次曲線(圓)顯然能更好的分隔

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