DDA5001 HW3 复习笔记：正则化、PCA 与神经网络
从带噪声的多项式拟合到特征脸，再用手写数字实验理解线性层、ReLU 和验证集选模型。
optimization
DDA5001 HW2 复习笔记：从 Softmax 到过拟合
从分类分数和训练误差讲起，重新推一遍交叉熵梯度、Legendre 回归与样本外误差，再用实际热力图理解过拟合。
DDA5001 HW1：从最小二乘到 Pocket
把 HW1 里的秩与零空间、最大似然、Huber、感知机收敛和 Pocket 串起来，重点记录做题时真正卡住的地方。