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下面对书中四个主要部分的内容进行说明。

这些方法的共通特征，主要是基于数据的损失函数对模型参数求梯度，进而更新模型。

之所以将非参数模型单独作为一个部分，是为了让学习者从原理和代码方面更好地体会与参数化模型的区别、优劣。

课后习题：看看自己学得牢不牢，千万不要当半桶水先生，题目都要会做。

学习社群：三人行，必有我师。书中为大家提供了入群学习的方式，可随时随地与同行们交流。

1-1 传统的显式编程与机器学习的非显式编程

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