心血来潮，想将所学到的知识写篇博客，笔者所研究的方向为机器学习，刚学习的时候，走了很多弯路，看的书不少，在推导机器学习一些算法时候遇到了不少困难，查了不少资料，在刚才学的时候，有很多公式推导起来很困难，或者说大多数人都会遇到这样的问题，本博客目的就是解决在机器学习公式推导过程中遇到的问题。 关于机器学习的参考书，周志华的机器学习，李航的统计学习方法，及国外的PRML都是不错的阅读材料。还有Andrew Ng的网上课程。相关链接在本博客最后。 本博客以周志华机器学习为背景，在阅读中，不断抛出疑问，然后在博客中一一解答。
一. 线性模型及其核化
1.1 线性模型
解答
1.为什么要用均方误差呢？
2.公式3.10的推导。
3.当X^TX不是满秩的情况下，w如何确定
4.怎么样去核化
下面为大家共享出一些资料。
参考资料：
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[1] 机器学习周志华
[2] 矩阵分析与应用
[3] 统计学习方法
[4] 机器学习导论
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