摘要： 首先回顾一下前面介绍的机器学习，这里就放一个简单的思维导图的截图在这了哈... 下面正式开始介绍线性回归。 一、线性模型 从机器学习的分类来看，线性回归属于监督学习。其目的是根据给定的特征数据找到一条可以拟合这些数据的直线，即找到一个从特征空间X到输出空间Y的最优的线性映射函数。用模型的数学表达式表 阅读全文

摘要： 一、机器学习简介 （一）是什么？ 对象：具有一定统计规律的数据 方法：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习 目的：最小化损失函数来预测模型参数，从而使得模型具有更好的泛化能力 （二）分类 监督学习：根据带标签的数据来训练模型。分类任务、回归任务、序列标注任务 无监督学习：从未标记的训练数据来训 阅读全文