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用输入、输出和训练目标区分三类模型，理解 BERT 架构为什么不等于检索能力或决策能力。

基于 Logit、Softmax 概率和交叉熵的多类别线性分类，明确其与多标签任务的边界。

单隐藏层分类器的前向传播、反向传播推导及参数更新机制。

基于高斯分布的生成式分类器；共享或分类别协方差假设分别产生线性或二次决策边界。

解析逻辑回归的线性得分、Sigmoid 激活、对数损失及基于链式法则的梯度推导。