机器学习的核心概念
理解大模型需要扎实的机器学习基础。本文回顾经典算法的设计思想，为深入学习奠定基础。
线性回归
最基础的监督学习算法：y = wx + b。通过最小化预测误差学习参数w和b。这是理解梯度下降、损失函数的起点。
逻辑回归
将线性回归扩展到分类任务。使用sigmoid函数将输出映射到[0,1]，表示概率。理解交叉熵损失函数。
决策树
通过信息增益或基尼系数选择特征，递归构建分类规则。直观易懂，是理解集成学习的基础。
神经网络
多层神经元组成，每层进行线性变换和非线性激活。关键概念：反向传播、激活函数、过拟合防止。
学习路径建议
从简单算法开始，逐步深入。理解每个算法的设计动机和适用场景，建立完整的知识框架。
机器学习是理解大模型的基石，基础扎实才能深入探索。