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摘要： 机器学习分为监督式学习和非监督式学习。监督式学习需要为数据集设定目标值，非监督学习不需要设定目标值，而是根据数据找出其中分组的规律。 监督式学习可分为回归问题和分类问题。回归问题的目标值为一系列连续的值，分类问题的目标值为离散的值。 线性回归问题：假定数据所用的拟合函数为线性，即，只有一次幂。 例： 阅读全文