【机器学习】之旅——线性回归

机器学习是什么?

首先我们去网上一搜,展示出来的全是关于机器学习的概念性的知识,比如机器学习它是人工智能领域的一个分支,又介绍很多的机器学习的优缺点,但是我们想知道的是机器学习它是怎样运作的,为何称之为"机器-学习"?

说白了就是,首先清楚你想要一个什么样的数据,然后把你已经拥有的数据(data)和一套学习方法(目标函数(损失函数))给到机器,然后呢,机器就会利用你给它的数据,朝着你给它的这个目标去学习,学习出一个什么样子的参数最符合于你给它的目标,当然了,目的是要做到保证损失函数最终的误差最小才是最好的,等于0是最好的,接近于零代表你这个事做的越好

什么是线性回归

想搞懂回归问题首先从分类问题介入

分类问题

假如呢,我们探究一只母鸡会不会下蛋,母鸡可以下蛋,也可以不下蛋,在分类算法中,母鸡下蛋用1表示,不下蛋用0表示,这是一个分类问题。

回归问题

回归问题的话,就是母鸡这次如果下蛋的话,母鸡这次会下多少枚鸡蛋,这是包含在一个区间里的,说白了,就是在一个区间里我要找到一个值出来,这就是目的,进而理解到这就是回归思想研究的问题----回归问题

(我们假设母鸡一次可能会下很多蛋,正常来讲,母鸡一次应该只会下一枚鸡蛋哈)

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