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

　　本文對應(yīng)ML公開課的第11個視頻。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。學(xué)習(xí)理論的內(nèi)容包括貝葉斯統(tǒng)計和正則化(Bayesianstatistics and Regularization)、在線學(xué)習(xí)(OnlineLearning)。ML經(jīng)驗包括算法的診斷(Diagnostics for debugging learning algorithms)、誤差分析(error analysis)、銷蝕分析(ablativeanalysis)、過早優(yōu)化(premature optimization)。