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王木头学科学
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学习永在进行时
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如何用概率论解决问题？用随机变量去建模，最大的难题是相关关系
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从头开始，把概率论、统计、信息论中零散的知识统一起来
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卷积神经网络底层是傅里叶变换，傅里叶变换的底层是空间坐标变换
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为什么噪声不是过拟合的原因?又什么只要没有过拟合就一定有噪声?
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VC维是如何推导出来的？为什么说它是机器学习理论最重要的发明？
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如果大数定律失效，机器学习还能学吗？幂律分布可以告诉你答案
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用VC维度理解SVM的结构风险最小化 VC维是理解正则化的第4个角度
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什么是SVM 如何理解软间隔？与感知机横向对比，挖掘机器学习本质
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