01 线性网络：分类网络与判别函数
从仿射判别函数和贝叶斯风险出发，推导高斯生成式分类器、逻辑回归与 Softmax 分类器，说明两类学习方法为何都能得到线性决策边界。
02 线性网络：回归网络与似然估计
从固定基函数与高斯似然出发，推导最小二乘的投影几何，说明平方损失下的最优回归决策，并拆解预测误差中的偏差、方差与噪声。
Topic / 02
决策理论
该主题下共 2 篇札记。
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从仿射判别函数和贝叶斯风险出发，推导高斯生成式分类器、逻辑回归与 Softmax 分类器，说明两类学习方法为何都能得到线性决策边界。
从固定基函数与高斯似然出发，推导最小二乘的投影几何，说明平方损失下的最优回归决策，并拆解预测误差中的偏差、方差与噪声。