摘要：
1.逻辑回归解决什么问题？ 逻辑回归用于分类问题。 对于二分类问题，输入多个特征，输出为是或不是（也可以写作1或0）。 逻辑回归就是这样一个用于分类的模型。 2.什么是逻辑回归？ 逻辑回归建立在线性回归的基础上。 首先，线性回归将多个特征映射到一个变量。 之后，在这个变量上设置一个阈值。大于这个阈值 阅读全文
摘要：
1.什么是线性回归？ 用线性关系去拟合输入和输出。 设输入为x，则输出y=ax+b。 对于多元的情况y=b×1+a1x1+a2x2+...+anxn。 用θ表示系数，可以写作： 其中，x0=1。 2.线性回归有什么用？ 对于连续输入和输出的问题，如果线性回归可以较好的拟合输入和输出，那么可以用这个模 阅读全文
摘要：
1.什么是机器学习？ 自动化：让计算机处理繁琐和重复的工作。 编程：设计一种算法，适用于解决特定的问题。 机器学习：可以解决更广泛的而不是特定的问题。类比于人类从经验中学习这种活动，从已有的数据中发现自然模式。 2.怎么机器学习？ 数据-->考察数据、分析目标，选择模型-->利用算法和数据训练模型- 阅读全文