一文簡介常見的機器學習算法

本文來自AI新媒體量子位（QbitAI） 所謂機器學習算法就是一個假設集合，用於找到最優模型。機器學習算法可以分爲三大類。 監督學習：輸入特徵和輸出標籤都被定義 無監督學習：數據集未標註，目標是發現隱藏關係 強化學習：某種形式的反饋迴路，有些參數需要優化 這篇文章嘗試對一些常見和流行的機器學習算法，進行簡單的介紹。 普通最小二乘線性迴歸 線性迴歸的目標，是擬合一條線，穿過訓練集數據分佈的區域，並且

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