斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記11—貝葉斯正則化、在線學(xué)習(xí)、ML應(yīng)用建議

　　本文對(duì)應(yīng)ML公開(kāi)課的第11個(gè)視頻。前半部分仍然是講學(xué)習(xí)理論的內(nèi)容，后半部分主要講述一些在具體應(yīng)用中使用ML算法的經(jīng)驗(yàn)。學(xué)習(xí)理論的內(nèi)容包括貝葉斯統(tǒng)計(jì)和正則化(Bayesianstatistics and Regularization)、在線學(xué)習(xí)(OnlineLearning)。ML經(jīng)驗(yàn)包括算法的診斷(Diagnostics for debugging learning algorithms)、誤差分析(error analysis)、銷蝕分析(ablativeanalysis)、過(guò)早優(yōu)化(premature optimization)。