在一次家庭饭局上，我父亲提到：现在科技真发达，连人工智能都出来了，可以识别你的人脸，可以算计你的消费能力，甚至下棋的时候，还能下赢人类中的顶级高手！对此他老人家有个疑问：这些人工智能怎么这么聪明，难道自己就会了？...

这就是我们出的新方法：批量核范数最大化（Batch Nuclear-norm Maximization）。

未知，风险函数的值并不能直接计算，所以监督学习就称为一个病态问题ill-formed problem。

Tom Mitchell将机器学习任务定义为任务Task、训练过程Training Experience和模型性能Performance三个部分。 以分单引擎为例，我们可以将提高分单效率这个机器学习任务抽象地描述为：...

深度学习只是一种方法，而不是任务模式，因此与上面四类不属于同一个维度，但是深度学习与它们可以叠加成：深度有监督学习、深度非监督学习、深度半监督学习和深度增强学习。迁移学习也是一种方法，也可以分类为有监督迁移学习...

导读：本文主要介绍机器学习基础知识，包括名词解释（约30个）、基础模型的算法原理及具体的建模过程。

线性模型（单变量）是最基础的模型，单变量，也就是二维的情况，通过它，我们可以清楚的学习到监督学习数学推导的基本套路：定义代价函数，让它最小，搞定。...

当我们辨别一个东西的时候，实际上我们是在比较特征，它跟那些特征相似，我们就认为它是啥？对吧。

强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习的一个重要分支，前段时间人机大战的主角AlphaGo正是以强化学习为核心技术击败人类。在强化学习中，包含两种最基本的元素：状态与动作，在某个状态下执行某种动作，这便是一种...

前面说到了监督学习是有老师教的，所以不管是啥类型的算法，只要它是监督学习，要有老师教才行。