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5 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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正则化：用结构偏好约束有限数据中的学习
从惩罚经验风险推导 L2 与 L1 正则化，解释尺度、贝叶斯联系、早停和数据增强，并规范超参数选择。
machine-learning · learning-theory · 难度 3 · 正文可读 - article
过拟合与泛化：训练集之外的误差从何而来
区分训练误差、验证估计、泛化间隙与分布偏移，并用容量、集中界和偏差方差分析解释模型选择。
machine-learning · learning-theory · 难度 3 · 正文可读 - concept
目标函数与可行域
把决策变量、目标函数和约束写成明确优化问题，并区分局部与全局最优。
mathematics · optimization · 难度 2 · 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。