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11 项
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Stanford CS229 Course Materials
覆盖监督学习、广义线性模型、学习理论、优化与生成学习算法。
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线性回归：从平方损失到最小二乘几何
从仿射预测、平方损失和矩阵表示推导最小二乘解、梯度、投影解释及其统计假设。
machine-learning · learning-theory · 难度 2 · 正文可读 - article
逻辑回归：从线性得分到二分类概率
由伯努利条件模型推导 sigmoid、对数几率、交叉熵、梯度与决策阈值，并说明线性可分和概率解释的边界。
machine-learning · learning-theory · 难度 3 · 正文可读 - article
期望、方差与协方差：分布的中心、尺度和共同变化
从分布定义期望和二阶矩，推导方差与协方差的运算规律，并区分独立、零协方差、相关和因果关系。
mathematics · probability · 难度 2 · 正文可读 - article
监督学习：从带标签样本到可检验的预测规则
建立监督学习的问题定义，区分样本、模型、损失、经验风险、验证选择与未知分布上的泛化误差。
machine-learning · learning-theory · 难度 2 · 正文可读 - concept
二分类判别
将输入映射为两个类别的概率或得分，并用决策阈值和混淆矩阵评价结果。
machine-learning · generative-models · 难度 2 · 详细大纲 - concept
支持向量机
通过最大化分类间隔学习决策超平面，并由支持向量决定最终边界。
machine-learning · learning-theory · 难度 4 · 详细大纲 - concept
最大似然估计
把观测数据在模型参数下的概率视为目标函数，并求使其最大的参数。
mathematics · probability · 难度 3 · 详细大纲 - concept
条件概率与独立性
在已知事件发生的条件下更新样本空间，并区分独立、互斥和条件独立。
mathematics · probability · 难度 2 · 详细大纲 - concept
最小二乘
把不相容线性方程转化为残差平方最小问题，并由投影推导正规方程。
mathematics · linear-algebra · 难度 3 · 详细大纲 - learning-path
从线性模型到神经网络
从监督学习和线性分类进入损失、泛化、多层感知机与反向传播。