下面这部分内容列出了机器学习基石的精选文章。包括什么时候机器能够学习？为什么机器能够学习？机器如何进行学习？机器如何更好地学习？四个方面。
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1.《台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记1 -- The Learning Problem》
2.《台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记2 -- Learning to Answer Yes/No》
3.《台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记3 -- Types of Learning》
4.《台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记4 -- Feasibility of Learning》
5.《台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记5 -- Training versus Testing》
6.《台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记6 -- Theory of Generalization》
7.《台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记7 -- The VC Dimension》
8.《台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记8 -- Noise and Error》
9.《台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记9 -- Linear Regression》
10.《台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记10 -- Logistic Regression》
11.《台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记11 -- Linear Models for Classification》
12.《台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记12 -- Nonlinear Transformation》
13.《台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记13 -- Hazard of Overfitting》
14.《台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记14 -- Regularization》
15.《台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记15 -- Validation》
16.《台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记16（完结） -- Three Learning Principles》
