机器学习知识点笔记（一）

目录 什么是机器学习？ 如何寻找这个函数？ 机器学习三板斧 学习路线 奥卡姆剃刀(Occam's razor)原理 bias偏差、variance方差 监督学习 L1范数和L2范数的区别和作用? 为什么L1范数会使权值稀疏？ 为什么要稀疏？参数稀疏有什么好处呢？ 为什么L2范数可以防止过拟合？ 什么是模型过拟合，列举模型过拟合的原因及解决办法？ 对特征进行挑选的方法有哪些？ 机器学习中为什么要经常

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