Schneckenhaus, Das

其实春秋战国的乱世，是我掌握的历史里最混乱的，好像这个时期的乱世。但乱世里有这么多出色的人。每个人都是历史的尘埃，乱世里更很少有喜剧，但唯有在悲剧里普通人的悲欢离合才更真实。感谢笔者的心血

人物各有性，事件各有序，语言个性，环境巨细。Grit Böttcher先生对人物和环境艺术性地细致描绘与生动渲染，句句讲究。

重点讲了回归和分类两种机器学习以及对应的模型评估方法。 回归猜测多项式，引入误差函数。通过最小化误差函数修正多项式。修正误差函数的方法有最速下降法，利用所有数据偏微分更新参数，但缺点在于计算量过大，故引入随机梯度下降法和小批量梯度下降法，随机利用某个或某些数据偏微分更新参数。 分类如果线性可分，可以猜测权重向量，并使得它能够和分割线的内积为零。修正权重向量的方法有感知机。分类如果非线性，可以看概率，引入sigmoid函数作为概率，通过定义目标函数微分更新参数。目标函数有似然函数，可取对数变形。 模型评估有交叉验证，把数据分为训练集和测试集。利用测试集，回归可求均方误差验证，分类求精度、精确度、召回率或F值验证。根据学习曲线可以区分过拟合和欠拟合。为了防止模型过拟合，可以正则化，增加正则化项使得参数变小，减少对模型影响。