機器學習一些零碎知識，逐步更新

機器學習 1、x：屬性值 y：目標值 如：2x+3=y， A x 2 + b = y Ax^2+b=y Ax2+b=y 2、擬合：構建的算法符合給定數據的特徵 3、欠擬合：算法不太符合樣本的數據特徵 4、過擬合：算法太符合樣本數據的特徵，對於實際生產中的數據特徵無法擬合 有監督學習 判別式模型(Discriminative Model):直接對條件概率p(y|x)進行建模，常見判別模型有:線性迴歸

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