机器学习与深度学习笔记

决策树：信息增益 / 基尼指数划分，可解释性强。

随机森林：多棵决策树集成，降低过拟合。

k-means 聚类：无监督学习，迭代更新簇中心。

自动微分与反向传播：从零实现 Variable 与梯度计算。

PyTorch 语法笔记：优化器、梯度与常用 API。