一、正则化强度（λ）对模型偏差与方差的影响 这幅图通过一个
一、偏差和方差的拟合对比 这张图片通过房价预测（Price vs. Size）的回归问题，展示了不同多项式回归模型的拟合情况，重点对比了高偏差（欠拟合）
一、模型选择的定义 这张图片讨论了模型选择（Model Selection）中的一个关键概念： 核
一、模型评估的定义 模型评估是衡量机器学习模型性能的关键步骤，通过量化指标（如准确率、召回率等）判断模型是否达到预期目标。它帮助我们发现过拟合、欠拟合等问题，并指导模型优化方向。 通俗理解： 就像考试评分一样——模型评估就是给AI模型“打分”，看看它做题（预测）的正确率有多高，哪些题型（数据）容易错
一、Adam含义 Adam算法是一种高效、常用的神经网络优化器，自动调节学习率让训练更快更稳。 通俗理解： 把它想象成下山找最低谷的人，既记得前面的惯性，又根据最近坡度的陡峭程度实时调整步幅，既不会太快冲过头，也不会太慢磨洋工。
一、多输出分类含义 多输出分类（Multi-output Classification）是指机器学习中一个样本同时预测多个目标变量的任务，每个目标变量可能有不同的类别。例如，预测一张图片中同时包含的物体类型（猫、狗）和场景（室内、室外）。 通俗理解： 就像填写一份调查问卷，不仅要勾选你的兴趣爱好（多
一、神经网络的Softmax输出的含义 这张图片展示了神经网络中Softmax输出层的数学表达和结构设计。
一、Softmax回归简介 Softmax回归是一种用于多分类任务的机器学习模型，它通过Softmax函数将输入特征的线性组合转化为概率分布，使得每个类别的预测概率之和为1。它是逻辑回归（Logistic Regression）在多分类问题上的自然推广。 通俗理解 想象你在给一组照片分类（猫、狗、鸟
一、多类简介 多类（Multi-class） 是指机器学习或统计分类任务中，目标类别超过两个的情况。例如，手写数字识别（0-9共10类）或情感分析（正面、中性、负面）都属于多类问题。 通俗理解： 就像把一堆水果分成苹果、香蕉、橙子等多个类别，而不仅仅是“苹果和非苹果”两种。 例子
一、激活函数简介 激活函数（Activation Function）是神经网络中的关键组件，用于对神经元的输入进行非线性变换，使网络能够学习和表示复杂的数据关系。常见的激活函数包括 Sigmoid、ReLU、Tanh 等，它们决定了神经元是否被激活以及如何传递信号。 通俗理解 如果把神经网络比作人脑
