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The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman, 2009 (Springer) - 一本经典的教材，涵盖机器学习的统计学基础，包括对线性回归等各种算法中模型参数的详细解释。Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 一本关于深度学习的综合性资源，详细阐述了神经网络中的参数（权重、偏差）和超参数（学习率、网络架构）。CS229 Lecture Notes: Machine Learning, Andrew Ng, Tengyu Ma, 2023 (Stanford University) - 著名机器学习课程的讲义，清晰地解释了线性回归中的参数以及学习率等超参数的基本概念。Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, Aurélien Géron, 2022 (O'Reilly Media) - 一本实用的机器学习指南，通过K-最近邻和神经网络等各种算法的例子，清晰地区分了参数和超参数。© 2026 ApX Machine Learning用心打造