2019-03-13老师，贝叶斯以后我已经基本看不懂了。。。我应该是缺少概率统计相关知识的基础吧？作者回复: 你可以先把我之前介绍的概率基础，包括联合概率、条件概率、边缘概率等概念弄明白，然后再慢慢看贝叶斯这一块就不难理解了
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2019-07-10概率统计这一模块的收获：
理解了信息熵、信息增益相关概念。第26讲信息熵，测试武侠人物的思路，给我现在工作上的一个复杂问题提供了一些新的思路来进行适当简化作者回复: 很高兴对你的工作有价值
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2020-01-17我感觉我得多刷几遍才能理解了，看一遍会忘记的，太难了。作者回复: 循序渐进，慢慢来，会有收获的
2019-11-15老师其实你讲的相比外面那些讲数学的资料，相比而言容易理解太多了，而且我脑袋里已经有个概念了，但是很容易忘记，尤其是那些数学公式，估计是没有真真的理解还有实践吧。老师这门课已经让我树立了新的概念了，算是进入了一个新的领域，以后需要多看几遍。谢谢老师的付出，目前只看到这里。作者回复: 很高兴对你有价值！
2019-09-19适度拟合就是在训练偏差和模型的复杂度取得平衡，以求得最小误差的过程。模型参数要反应训练样本中的信息才能预测，模型参数又不能过度反应训练样本的信息，毕竟真实样本和训练样本有差异，如何能恰如其分地用好训练样本，是机器学习的关键。
2019-07-29这拟合的过程，就是数学建模的过程吗作者回复: 有所不同，数学建模是人设计一个模型的过程，而这里的模型拟合是指机器根据人设计好的模型，进行模型参数的学习