本文对应ML公开课的第11个视频。前半部分仍然是讲学习理论的内容，后半部分主要讲述一些在具体应用中使用ML算法的经验。学习理论的内容包括贝叶斯统计和正则化(Bayesianstatistics and Regularization)、在线学习(OnlineLearning)。ML经验包括算法的诊断(Diagnostics for debugging learning algorithms)、误差分析(error analysis)、销蚀分析(ablativeanalysis)、过早优化(premature optimization)。
斯坦福ML公开课笔记11——贝叶斯正则化、在线学习、ML应用建议
原文：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/18500441
