强化学习：在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。常见的强化学习算法有时间差学习。问题如标题？

要求内容最好新颖，有一定的实际应用，难度适中的

如题，不通过核函数升维

总之就是做了两年纯码农之后，觉得自己还是想做点理论化的东西，至少想让学数学变成跟工作有一些关联这样。所以能想到的最近的就是ML相关的职位了。我的背景：浙大硕士。毕设做的是一个parametric model的图像目标计数系统，参考的一篇cvpr的文章，把原来论文上没说清楚的地方理了一下，然后找到一个优化点。所以statistical learning 的基本概念是有的。这两年多干的是纯码农的活，做中间件（SDK）。c++不敢说精通，熟练掌握是有的。代码质量代码风格算好，有些oo思想。会点模板元编程。objc和cocoa熟悉，能写简单的UI。熟悉的系统有Windows，iOS，Linux/unix-like。我想请教的主要有：1 哪里 […]

请问各位大牛，用scikit-learn构建逻辑回归时（Logistic Regression），怎么查看模型系数的显著性？考虑到如果系数不显著，即使解释度（score）很高，precision和recall表现良好，也是有潜在问题的！

对离散数据进行拟合，拟合度大于1，能否称之此现象为过拟合？

比如说我有一系列研究者的工作单位信息：作者A：High Performance Network Laboratory, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China 100190作者B：Mohammed V Agdal University, Rabat and High School of Technology, Sale作者C：Department of Computer Science, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada; University of Indonesia, […]

感觉机器学习/数据挖掘更多是和数学有关,但是看到一些大牛的背景都是计算机,比如陈天奇,很多大牛教授也基本都是计算机学院而不是数学学院的,所以如果想从事机器学习,是读个数学统计学位好还是计算机学位好呢

在图像识别中,用到很多特征抽取的方法, 可是每一个图片所抽取出来的信息不一样, 例如一个建筑,它所包含的信息量有100个, 而一朵花却没有那么多个, 如果进行分类器训练,我们的特征数目不一致,那要如何去解决呢?求教!