渐渐的忘记，赶不上明天（读研ing，2024年毕业）

1. 感知机模型是什么？有什么作用？2. 三要素2.1 模型2.2 策略2.3 算法

1. 损失函数、期望风险、经验风险2. 经验风险最小化和结构风险最小化2.1 结构风险（正则化）2.2 两者的定义3. 训练误差 与 测试误差4. 过拟合 与 欠拟合4.1 过拟合及解决方法4.2 交叉验证4.3 欠拟合5. 泛化误差 与 泛化误差上界5.1 泛化误差5.2 泛化误差上界6. 生成模型 与 判别模型7. 最大似然估计7.1 极大似然估计7.2 最大似然估计 与 经验风险 关系

1. 什么是机器学习？2. 机器学习分类2.1 基本分类2.2 按模型分类2.3 其他分类(不重要)3. 机器学习三要素4. 监督学习的应用(分类、标注、回归问题)

1. 什么是梯度？求梯度有什么公式？2. 批量梯度下降 | 随机梯度下降 | 小批度梯度下降