NNs（Neural Networks，神经网络）和Polynomial Regression（多项式回归）等价性之思考，以及深度模型可解释性原理研究与案例...1. Main Point2. NNs and Polynomial Regression3. NNs和PR的等价性4. Universal Approximation Theorems（通用逼近理论）5. PR（多项式回归）and NNs（神经网络）Overfitting6. Multicollinearity（多重共线性） 7. 深
1. Main Point0x1：行文框架第二章：我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景。第三章：讨论NNs和PR在数学公式上的等价性，NNs和PR是两个等价的理论方法，只是用了不同的方法解决了同一个问题，这样我们就形成了一个统一的观察视角，不再将深度神经网络看成是一个独立的算法。第四章：讨论通用逼近理论，这是为了将视角提高到一个更高的框架体...
