本篇介绍了如何实现多元线性回归，其中需要注意的是，对于相关系数过小的数据，我们要进行选择调整。总的来说与一元线性回归处理方式差不多。

本篇介绍了，如何通过EigenFaces算法来进行人脸识别，其中需要注意的是：1. 在使用EigenFaces算法进行人脸识别时，传入图像的大小（即尺寸）需要保持一致。2. 训练以及测试图像最好使用大头照，减少身体的部分。

综上所述，L1正则化和L2正则化都是通过向损失函数中添加正则化项来提高模型的泛化能力，但它们在惩罚项的形式、特点和应用场景上存在差异。在实际应用中，应根据具体问题和需求选择合适的正则化方法。

什么是SVM？如何构建SVM模型？如何将模型结果可视化。

本篇介绍了如何通过创建LBPH的人脸识别器来进行人脸识别。

本篇介绍了部分损失函数：1. L1Loss损失函数：通常用于回归任务中。2. NLLLoss损失函数：在多分类问题中广泛应用。3. MSELoss损失函数：在多种回归任务中表现出色。4. BCELoss损失函数：广泛应用于各类二分类任务中。5. CrossEntropyLoss交叉熵损失函数：广泛应用于多分类问题中。

本篇介绍了，如何通过FisherFaces算法来实现人脸识别，其中需要注意的是：1. 在使用EigenFaces算法进行人脸识别时，传入图像的大小（即尺寸）需要保持一致。2. 训练以及测试图像最好使用大头照，减少身体的部分。3. 置信度需要低于五千才有说服力，越小越准确。

本篇介绍了：1. 通过调整学习率能够优化训练速度、提高训练稳定性、适应不同的训练阶段以及改善模型性能。2. 调整学习率有两种方法：1.使用库函数进行调整；2.手动调整学习率3. Pytorch学习率调整策略通过 torch.optim.lr_sheduler接口实现。并提供3种库函数调整方法：有序调整、自适应调整以及自定义调整。4. 在库函数调整方法中，注意在每个epochs迭代训练时，使用sch

注意对读取的数据处理学会调整参数，优化模型，比如本篇在交叉验证中找寻最优的最大特征数量。

逻辑回归更适合二分类算法，但是也可以通过一些策略，扩展到多分类问题。注意要将读取的数据进行标准化操作，灰度图图片数据相差过大。学会调整参数，优化模型，比如本篇在交叉验证中找寻最优的惩罚因子。