線性迴歸算法的梳理

Part1:基本概念 有監督、無監督、泛化能力、過擬合和欠擬合（方差和偏差以及各自解決辦法）、交叉驗證 監督學習：（輸入數據有標籤） 輸入數據有標籤，且是獨立同分布的。對訓練數據進行訓練，得到模型，有監督是知道輸入對應的輸出是什麼。 無監督學習：（輸入數據無標籤） 訓練數據未進行標記，自動對輸入的數據進行分類或分羣。（只爲算法提供了輸入變量X而沒有對應的輸出變量） 泛化能力：學習方法學到的模型對未

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