機器學習課程總結

機器學習課程總結 1. 基本任務 迴歸 線性迴歸 任務：迴歸&多元迴歸 思想：最小化所有數據點到分類平面的均方誤差 模型：凸優化問題 算法：梯度下降法 決策樹 支持向量機 分類 邏輯迴歸 任務：線性分類 思想：最大化數據點的似然函數 模型：凸優化問題 算法：數值方法–>近似解（梯度下降法、牛頓法） 決策樹 任務：迴歸&分類 思想：利用分而治之的思想對數據集進行遞歸劃分 模型：樹形結構，利用特定準則

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