机器学习 - 草稿

线性分类器

发散问题不可学习

支持向量机器(SVM):二分类(学习能力):《统计学习方法》:较好的泛化能力，过拟合。内积

优化

拟合线尽量平缓，因为要让相近的模型得出的结果离得近

松弛边界

logistic regression

非线性问题:映射到高空间

kernel(相似性矩阵)

流行学习(全局非线性，局部线性):isomap,LLE

Bengio<deep learning>

吴恩达网课:机器学习

自编码器

卷积神经网络(过滤得到边缘信息)

推荐书:

<机器学习，概率的视角>墨菲

<模式识别与机器学习>(难读)

<统计学习方法>

<nonconvex>

增强学习

期刊<mechine learning research>

这一领域会议很重要:AAAI,CVPI,NIPS,ICML.