機器學習之迴歸總結

目錄 1、瞭解線性迴歸 2、瞭解似然函數 3、瞭解交叉驗證的原理 4、梯度下降算法 4.1、批量梯度下降算法（Batch Gradient Descent，簡稱BGD）： 4.2、隨機梯度下降算法（SGD）： 4.3、折中： 5、瞭解一些參數指標 6、瞭解Logistic迴歸 7、瞭解最小二乘法 8、瞭解AUC指標 目錄 1、瞭解線性迴歸 當只有一個變量的時候，可以表示爲下面的式子。 當爲多個特徵

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