🍳 ML Cookbook(V1)
核心原理 (Theory)
📉 Loss & 过拟合演示
🛡️ 正则化与复杂度
回归 (Regression)
📏 简单线性回归
🎢 外推灾难 (Extrapolation)
⚔️ 线性 vs 非线性
分类 (Classification)
🚀 逻辑回归 (梯度下降)
🔴 KNN (K=2)
聚类 (Clustering)
🧩 K-Means
🌗 切换模式