機器學習01：基礎知識

在接觸機器學習兩年多的時間裏，做的與深度學習相關的項目，基本上還只停留在「拿來用」的階段，對於其背後諸如參數設置等需要數學解釋性的原理並不清楚。比如目標檢測算法，按照指定格式構建數據集，在訓練的時候，模型表現並不好的時候如何調參，讓模型的泛化能力得到提升，適合自己的任務。再比如論文中的公式推導和所用方法，很多都是傳統機器學習中的概念和方法。如果不明白背後的原理，將寸步難行，遂決定從頭開始複習機器學

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