摘要：有人推崇产品，有人推崇运营，也有人推崇战略…到底该推崇什么？李智勇系统地分析了这三者之间的思路，并引用黑格尔的一句话，给出了自己的看法：在尺度中已经蕴含本质，这在产品、运营、战略的侧重上体现的非常好。视野不拉升或者认知不深入时，就容易在盲人摸象层面上反复，看到微信火了，那就产品最重要，看到阿里...
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2015-03-07 00:52:05
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Coursera Machine Learning 学习笔记（八）...
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2015-03-05 19:33:25
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Coursera Machine Learning 学习笔记（九）...
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2015-03-05 19:32:24
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在解决一些简单的分类问题时，线性回归与逻辑回归就足以应付，但面对更加复杂的问题时（例如对图片中车的类型进行识别），运用之前的线性模型可能就得不到理想的结果，而且由于更大的数据量，之前方法的计算量也会变得异常庞大。因此我们需要学习一个非线性系统：神经网络。
我在学习时，主要通过Andrew Ng教授提供的网络，而且文中多处都有借鉴Andrew Ng教授在mooc提供的资料。
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2015-03-05 14:56:33
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这门课以8周设计,分成 4个核心问题,每个核心问题约需2周的时间来探讨.每个约2个小时的录影中,每个小时为一个主题,以会各分成4到5个小段落,每个段落里会有一个后多个随堂的练习.我们在探讨每个核心问题的第二周。关于Machine Learning更多讨论与交流，敬请关注本博客和新浪微博songzi_tea....
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2015-03-04 22:42:18
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Coursera Machine Learning 学习笔记（七）...
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2015-03-04 06:15:53
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Coursera Machine Learning 学习笔记（六）...
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Coursera Machine Learning 学习笔记（五）...
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2015-03-02 01:01:46
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Coursera Machine Learning 学习笔记（四）...
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2015-03-01 23:48:06
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引言
上一小节中，我们介绍了过拟合的概念，在机器学习中最大的危险就是过拟合，为了解决过拟合问题，通常有两种办法，第一是减少样本的特征（即维度），第二就是我们这里要说的“正则化”（又称为“惩罚”,penalty）。
从多项式变换和线性回归说起
在非线性变换小节中，我们有讨论Q次多项式变换的定义和其包含关系，这里如果是10次多项式变换，那么系数的个数是11个，而2次多项式的系数个数是...
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2015-03-01 22:24:47
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