本文探讨了机器学习中的核心要素，包括表示方法、评价函数和优化技术。强调泛化能力的重要性，警告不要用训练样例作为测试数据。讨论了数据量、模型复杂度与过拟合的关系，提出特征工程的关键作用，以及在高维度下直觉可能失效。最后，建议学习多种模型并理解表示学习与可学习性的区别，以及相关性与因果关系的区分。
最近读了一篇机器学习的入门读物，还是挺有意思的，本来想自己写点感想，后来发现网上有同学写过，还不错，就引过来了
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
评论
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
查看更多评论
添加红包
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
