本篇与前面不同，主要内容不是算法，而是机器学习的另一部分内容——学习理论。主要包括偏差/方差(Bias/variance)、经验风险最小化(EmpiricalRiskMinization，ERM)
根据自适应滤波的原理，主要论述和分析了易于实现的最小均方差算法，通过比较IIR结构和FIR结构滤波器的优缺点，采用横向FIR结构的自适应滤波器来实现。为了满足自适应滤波的实时性要求，采用TMS32
在之前的格物汇文章中，我们介绍了特征抽取的经典算法——主成分分析(PCA)，了解了PCA算法实质上是进行了一次坐标轴旋转，尽可能让数据映射在新坐标轴方向上的方差尽可能大，并且让原数据与新映射的数据
