摘要： 监督学习解决这样一个问题：给定一组带标签的样本，要求为样本集建立一个模型/假设（hypothesis)，使得模型可以较准确的预测未知对象的标签。模型可以表示为h(x) = y，而每个样本可表示为(x, y)，其中x为输入变量，称作特征，而y为输出变量，称作目标变量（即标签）。对于待预测的标签如果是离散值，则称该类监督学习问题为分类问题；如果是连续值，则称作回归问题。 显然监督学习要解决的第一个问题是选择一个什么样的模型。选择了某一个模型之后，接下来的问题是如何训练这个模型以确定模型的参数（好比如假设随机变量遵从某个分布之后，如何运用样本做参数假设）。下面将从解决一个简单的线性回归问题开始... 阅读全文