Logistic Regression and Text Classification：從特徵到機率與 loss｜Stanford CS124 第 3 週
第 3 週教邏輯迴歸：把文件變成特徵向量，加權總和後通過 sigmoid 得到機率，用 cross-entropy 量錯多少，再用梯度下降修權重。本文照投影片的影評例子把預測、loss 與一次權重更新各算一遍，並說明為什麼評估要看 precision 與 recall。
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2 篇文章從 n-gram、詞表示到文字分類｜Berkeley CS288 主題單元
前四組教材先建立可計數、可表示、可分類的文字模型；A1 再要求從 n-gram、perceptron 做到 NBOW MLP。