一、错误分析的定义 错误分析是一种用于识别和理解机器学习模型预测错误的技术。它涉及手动检查模型错误分类的样本，并根据错误的性质对这些样本进行分类。 通俗理解： 错误分析类似于医生诊断病人，通过检查病人的症状（错误的预测）来找出病因（错误的类型），然后根据病因来制定治疗方案（改进模型）。
一、机器学习迭代发展过程 这张图片展示了机器学习（ML）开发的迭代循环过程。循环包括三个主要步骤： 选择架构（模型、数据等）：确定模型类型和准备数据。
一、偏差与方差权衡 这幅图解释了偏差-方差权衡（bias-variance tradeoff）的概念。图中展示了三个不同复杂度的模型： 简单模型（Simple model）：具有高偏差（High bias），表示模型过于简
一、学习曲线的定义 学习曲线（Learning Curve）是一种用来衡量随着学习或练习的增加，完成某项任务所需时间和精力的变化趋势的图形。它通常呈现为随着学习时间的增加，效率逐渐提高，错误率逐渐降低的曲线形态。 通俗理解： 学习曲线就像我们学习
一、基线的定义 基线是项目、系统或过程中的一个初始参考点，用于衡量后续的变更或进展。它通常代表某个时间点的稳定状态，比如项目计划、软件版本或性能指标。 通俗理解： 就像盖房子前打下的地基线，后续所有施工都以此为准；或者像手机系统的“出厂设置”，之后装的软件或更新都可以对比这个原始状态来判断变化。 例
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。
