精炼序言

docs/catalog.md

@@ -54,7 +54,7 @@
 
 不仅如此，理论学习还有助于我们建立对算法泛化能力的深刻理解。通过对机器学习理论的深入研究，我们能够推导出在不同假设条件下，算法的性能极限。比如，我们可以评估某一算法的收敛速度，预测其在不同数据量和模型复杂度下的表现。这些理论工具不仅提高了研究的严谨性，还为实际应用提供了有力的指导。例如，正是通过理论推导，我们能够理解大规模语言模型的训练为何需要如此庞大的数据集，同时又能预见在某些任务上微调模型的效果。
 
-最后，掌握机器学习理论不仅能够为初学者奠定坚实的基础，增强他们的信心，还能帮助他们在面对外界质疑时保持理性和清醒的判断。无论是在研究中追求算法的提升，还是在实践中应对现实的挑战，理论的力量都不可或缺。
+最后，掌握机器学习理论不仅能够为初学者奠定坚实的基础，增强他们的信心，还能帮助他们在面对外界质疑时保持理性和清醒的判断。无论是在研究中追求算法的提升，还是在实践中应对现实的挑战，理论的力量都不可或缺。在本书的编撰中，我们特别对部分证明进行了必要的诠释和展开，主要集中在原书中存在流畅性不足的内容，或那些虽提供了参考文献但证明篇幅不超过5页的论述。对于超出5页的文献，我们建议读者直接参阅原文，以便进行更深入的探究；此类情况在本书中出现频率较低，约不超过五处。
 
 -- 赵志民