線性迴歸算法梳理

線性迴歸算法梳理 一.機器學習的一些概念 1.有監督學習：所有訓練及測試數據都有標籤 2.無監督學習：訓練及測試數據都沒有標籤 3.泛化能力：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 4.過擬合：訓練出來的模型在訓練集上表現很好，但是在測試集上表現較差 產生原因： （1）數據有噪聲 （2）訓練數據不足 （3）訓練過度，模型複雜度高 解決辦法： （1）清洗數據 （2）獲

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