斯坦福機器學習公開課筆記11—貝葉斯正則化、在線學習、ML應用建議

　　本文對應ML公開課的第11個視頻。前半部分仍然是講學習理論的內容，后半部分主要講述一些在具體應用中使用ML算法的經驗。學習理論的內容包括貝葉斯統計和正則化(Bayesianstatistics and Regularization)、在線學習(OnlineLearning)。ML經驗包括算法的診斷(Diagnostics for debugging learning algorithms)、誤差分析(error analysis)、銷蝕分析(ablativeanalysis)、過早優化(premature optimization)。