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机器学习基石-8
模型简单点，deterministic noise 会小一些
Virtual examples:不是原始资料，是对原始资料变换后的资料，使资料多一点。可能与原始分布不同。
圈出来的条件是困难的。
W是球的法向量，不能沿着w更新，否则会超出constraint。
终止于负梯度与wreg平行。
大于0，逆矩阵存在（半正定加正后为正定。）
积分后
归一化后对高维数据不利。
In-sample已经被用来挑假设，再被用来条gm就是危险的。
机器学习基石-8
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