集成学习概述、Bagging模型（随机森林）、Boosting 模型、Stacking 模型

决策树算法概述、熵的作用、信息增益原理、决策树构造实例、三种常见的决策树算法及衡量标准、处理连续值的方法、决策树剪枝策略。

讲解了Miniconda的、PyTorch等必要软件的安装，罗列出了接下来会用到的数学符号。在第一章引言中，讲解了日常生活中的机器学习、机器学习中的关键组件（数据、模型、目标函数、优化算法）、各种机器学习问题（监督学习、无监督学习、强化学习等）、深度学习的起源、深度学习的发展、深度学习的成功案例、以及深度学习的特点等。

介绍两个生产级 LLM App 维护平台：LangFuse和LangSmith。可以在生产过程中，可以用于对LLM应用进行监控与统计、Prompt调试与优化、评估与测试、数据集中与版本管理。

概述、多分类任务损失函数、二分类任务损失函数、回归任务损失函数（MAE、MSE、smooth L1）

人工神经网络、激活函数（sigmoid、tanh、ReLU、SoftMax……）、参数初始化、神经网络搭建和参数计算、神经网络的优缺点

梯度下降算法回顾、训练流程的几个概念（Epoch轮次、Batch Size批次大小、Iteration迭代）、梯度下降的 3 种实现方式、前向传播（计算预测值与损失）与反向传播（计算梯度并更新权重）、梯度下降的优化方法（指数加权平均、动量优化算法Momentum、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法）、学习率衰减算法（等间隔学习率衰减、指定间隔学习率衰减、按指数学习率衰减）

文字+图片讲解GPIO基本结构，GPIO位结构等

超级万字详解STM32！超级详细细致，分为34各个小节。STM32，看这一篇就够了！值得收藏！！！

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