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斯坦福大学公开课机器学习：advice for applying machine learning | model selection and training/validation/test sets（模型选择以及训练集、交叉验证集和测试集的概念）

怎样选用正确的特征构造学习算法或者如何选择学习算法中的正则化参数lambda？这些问题我们称之为模型选择问题。 […]

斯坦福大学公开课机器学习： advice for applying machine learning | deciding what to try next(revisited)（针对高偏差、高方差问题的解决方法以及隐藏层数的选择）

针对高偏差、高方差问题的解决方法： 1、解决高方差问题的方案：增大训练样本量、缩小特征量、增大lambda值 […]

斯坦福大学公开课机器学习： advice for applying machine learning | regularization and bais/variance（机器学习中方差和偏差如何相互影响、以及和算法的正则化之间的相互关系）

算法正则化可以有效地防止过拟合, 但正则化跟算法的偏差和方差又有什么关系呢？下面主要讨论一下方差和偏差两者之间 […]

ant 生成报告时报错，Errors while applying transformations: Fatal error during transformation

在使用ant 编译，生成报告时，发现一直报这样一个错， [junitreport] Loading style […]