机器学习01：基础知识
在接触机器学习两年多的时间里，做的与深度学习相关的项目，基本上还只停留在“拿来用”的阶段，对于其背后诸如参数设置等需要数学解释性的原理并不清楚。比如目标检测算法，按照指定格式构建数据集，在训练的时候，模型表现并不好的时候如何调参，让模型的泛化能力得到提升，适合自己的任务。再比如论文中的公式推导和所用方法，很多都是传统机器学习中的概念和方法。如果不明白背后的原理，将寸步难行，遂决定从头开始复习机器学
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