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深度学习监督学习与无监督学习算法（二十）

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张小明

前端开发工程师

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深度学习监督学习与无监督学习算法（二十）

1. 定位导航

前面 5 篇建立了理论框架（三要素、过拟合、正则化、MLE、贝叶斯）。本篇是算法实战——用这些理论武装具体的监督/无监督算法，每个都配完整的数值推演和动态 GIF 演示。

2. 概率监督学习：逻辑回归

2.1 从线性回归到分类

线性回归输出实数y^=w⊤x\hat{y} = \mathbf{w}^\top \mathbf{x}y

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