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在数字识别的问题上， 原始的16x16的特征可能过大， 可以选择像素的密集程度、对称性作为两个特征来分类
digit -
为了防止性能损失， 选择最好的模型
pocket -
linear regression的推导。 就是将loss表达成矩阵的形式， 然后求导，
expression
minimize
algorithm
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若将linear regression应用到分类中也是可以的， 将其作为分类的初始权重是一个好的选择
classification -
引入非线性的特征， 可将线性不可分的数据变换成线性可分
nonlinear
