一、传统机器学习
什么是模型评估（Evaluate）与选择？在传统机器学习中，模型评估是选择最佳模型的关键步骤。这通常涉及将数据集分为训练集、测试集和验证集，使用训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的性能。
常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。模型选择则是基于这些评估指标来挑选出最优的模型。
模型评估
线性模型
分类
回归
二、深度学习
什么是深度学习（Deep Learning）？深度学习通过构建多层神经网络，自动学习数据特征，实现预测、分类等任务，广泛应用于图像、语音、文本等领域。
它涵盖了多种网络结构，如卷积神经网络（CNN）用于图像和视频处理，循环神经网络（RNN）及其改进版如LSTM、GRU等用于序列数据处理，以及Transformer等基于自注意力机制的模型在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。
深度学习
一文彻底搞懂CNN - 卷积和池化（Convolution And Pooling）
一文彻底搞懂CNN - 模型架构（Model Architecture）
Transformer
三、优化算法
什么是优化算法（Optimization Algorithm）？优化算法是用于寻找最小化或最大化某个目标函数（如损失函数）的参数值的方法。在深度学习中，这通常涉及到调整神经网络的权重和偏置，涉及到梯度下降和反向传播。
梯度下降是常用优化算法，通过计算目标函数对参数的梯度，并反向更新参数以逼近最优解。反向传播是训练神经网络时高效计算梯度的方法，与梯度下降结合，有效调整网络参数。
什么是梯度下降（Gradient Descent）？梯度下降是最常用的优化算法之一，用于最小化目标函数（即损失函数）。它通过计算目标函数关于模型参数的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数来逐步逼近最优解。
神经网络算法 - 一文搞懂Gradient Descent（梯度下降）
什么是反向传播（Backpropagation）？反向传播是训练神经网络时常用的梯度计算方法。它利用链式法则从输出层开始逐层计算梯度，并更新每一层的参数。反向传播与梯度下降结合使用，可以高效地训练神经网络。
四、应用领域
