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化繁為簡

在 “ Semi-supervised Learning “ 一文中曾經提到過化繁為簡的概念，簡單來說就是從我們手邊的資料去找出背後的規則、最精要的部分。

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機器學習基石第十六講 : Three Learning Principles**

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機器學習基石第十四講 : Regularization**
機器學習基石第十五講 : Validation

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機器學習基石第十三講 : Hazard of Overfitting**

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機器學習基石第十二講 : Non-Linear Transformation**

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Machine Learning (2017) 第十二講 : Semi-supervised**

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概述

在此論文發表前的三年中，物件分類 / 偵測技術不僅隨著更強大的硬體、更大量的資料及更大的模型而有所進步，最主要的還是因為有著更多新的想法、演算法以及更好的網路架構所導致的。

在這篇論文中提出了一個新的網路架構 GoogLeNet 用了比 AlexNet 還要更少的參數 ( 約是 AlexNet 參數量的 1/12 ) 在 ILSVRC 2014 競賽上取得更好的成績，準確率更高。這告訴我們，現在的趨勢並非著重在更大更深的網路架構，而是如 R-CNN 一樣，結合深層網路結構與電腦視覺應用。

安裝前請先確認是否安裝Anaconda，若仍無安裝可參閱”Anaconda的安裝”

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機器學習基石第十一講 : Linear Model for Classification**

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