機器學習的一些概念以及線性迴歸算法整理

監督學習與無監督學習 根據訓練數據是否擁有標記信息，學習任務可大致分爲兩大類：「監督學習」和「無監督學習」，分類和迴歸是前者的代表，聚類是後者的代表。–《機器學習（西瓜書）》 關於監督學習，李航《統計學習方法》是這樣描述的：從給定的、有限的、用於學習的訓練數據集合出發，假設數據是獨立同分布產生的；並且假設要學習的模型屬於某個函數的集合，稱爲假設空間；應用某個評價準則，從假設空間中選取一個最優的模型

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