机器学习(2)
摘要：线性分类(LinearClassification) 线性可分性(Linear Separability) 线性可分性是指在一个特征空间中，能够用一个 超平面 将不同类别的数据点完全分开。换句话说，如果存在一个 线性函数（通常是一个线性方程或线性组合），能够将两类数据点划分为两侧，则这些数据被称为线
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2024-10-18 22:08
Dylaris
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机器学习(1)
摘要：什么是回归 回归分析是一种 基于已有数据建立模型的方法，旨在帮助我们进行未来的预测。通过回归分析，我们可以探索因变量（目标变量）与一个或多个自变量（特征变量）之间的关系。 损失函数 在回归分析中，我们通常需要衡量模型的预测效果，这就涉及到损失函数。常见的损失函数包括 绝对值损失和最小二乘损失。损失越
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2024-10-18 14:14
Dylaris
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简单介绍机器学习
摘要：什么是机器学习 机器学习，其实就是字面意思，让机器学习，它和让人类学习其实差不多 机器学习就是通过已有的数据，去训练出一个模型，然后在接受输入数据，对未来进行一些预测，只不过这里加入了许多数学和编程的知识 机器学习分类 无监督学习 (Unsupervised Learning) 模型在 没有明确标签
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2024-10-17 17:38
Dylaris
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