機器學習之python基礎（python3.7）

一、機率論與凸優化：  （1）貝葉斯公式：P(A/B)=(P(B/A)P(A))/P(B) 二、迴歸模型與應用：  （1）線性迴歸  （2）邏輯迴歸 三、關於機器學習：  （1）有監督學習：會給定一個標準答案y  （2）無監督學習：不會給定一個標準答案y 四、降維也屬於無監督學習 五、分類的問題：有監督的學習，由於要肯定它屬於你規定的哪一類 六、線性迴歸（有監督的學習）：  （1）f(x)=(w^

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