范数
L1 L2 Regularition
这部分看过忘了，有空整理吧，估计是上述参考文献中的一部分
广义线性模型 基函数
back propagation
我还想把上次的pytorch复习下呢 那里backpropagation一直有个地方不懂
Least Square
Normal Equation （cs229 tr的做法）
矩阵的迹
矩阵求导
假设x是一个列向量
更多矩阵求导 待学
梯度下降法
牛顿法
改进的迭代尺度法
收敛速度 何时使用
分类问题的基本思路
这里不是很懂 生成模型
求解线性模型的基本思路
距离判别方式
汉明距离 马氏距离
Linear Regression的解法
一元情况
多元的解
多元时解不唯一，引入正则化项，岭回归
正则化的作用
Logistic Regression 和 Linear Regression的不同
Logistic Regression
多项Logistic Regression
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