01 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。
02 统计学习：模型、概率与贝叶斯推断
从一个预测问题出发，区分模型、策略和算法，理解随机变量的期望、方差与协方差，并用贝叶斯公式连接先验、似然、后验和正则化。
Topic / 02
统计学习
该主题下共 2 篇札记。
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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。
从一个预测问题出发，区分模型、策略和算法，理解随机变量的期望、方差与协方差，并用贝叶斯公式连接先验、似然、后验和正则化。