機器學習簡介

機器學習任務一般步驟： ①確定特徵 ②確定模型 確定目標函數，包括損失函數和正則項。損失函數度量模型預測值和真實值之間的差異，正則項對模型的複雜正度施加懲罰。 損失函數在迴歸問題中：               L2損失對噪聲敏感，L1損失對噪聲不敏感，但在 x=0 處不可導，Huber損失融合了 L2 和 L1 損失的優點。 損失函數在分類問題中： 0-1損失，即服從伯努利分佈： Logisti

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