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在不同类型与年份里，沿着「机器学习」继续阅读。
记录误差分析、正交化策略、训练与测试分布，以及迁移学习的项目决策方法。
整理正则化、初始化、梯度检查、优化算法与超参数调试等深度网络训练实践。
梳理神经网络基础、向量化表示、损失函数、反向传播与浅层网络训练。
从导数与方向选择出发，梳理批量、随机和小批量梯度下降的更新方式、优缺点与常见调参技巧，并用代码展示优化过程如何逐步逼近目标。
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