L1線性迴歸算法梳理

線性迴歸算法梳理 1.機器學習的一些概念 有監督：訓練及測試數據樣本有對應標籤，則該算法模型成爲有監督學習。 無監督：訓練及測試數據樣本沒有對應標籤，則該算法模型成爲無監督學習。 泛化能力：算法模型在訓練數據之外的其他數據集上的表現能力。即算法對新鮮樣本的適應能力。 過擬合：算法模型爲了得到一致性假設而使假設變得過度嚴格。一般表現爲，一個假設在訓練數據上能獲得比其他假設更好的擬合，但在訓練數據集外

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