监督学习

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机器学习014:监督学习【分类算法】（逻辑回归）-- 一个“是与非”的智慧分类器今天，我们要认识一位特殊的“朋友”——逻辑回归（Logistic Regression）。别看名字里有“回归”两个字，它可是个不折不扣的分类大师，专门负责回答“是”或“不是”、“好”或“坏”、“A类”或“B类”这类二选一的问题。

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机器学习016:监督学习【分类算法】（支持向量机）-- “分类大师”入门指南写给第一次听说的你：别被“支持向量机”这个名字吓到。如何在混乱的世界里，画出一条最完美的“分界线”。

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机器学习011:监督学习【回归算法】（多项式回归）-- 从“猜咖啡温度”到预测万物想象一下这个场景：你早上买了一杯热咖啡，放在桌上。你很想知道，再过15分钟，这杯咖啡会凉到多少度？你可能会观察：

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机器学习010:监督学习【回归算法】（Lasso回归）-- 用“魔法剪刀”找到真正重要的信息想象一下，你要准备一次重要的旅行，行李箱的空间有限，但面前摊开了几十件衣服。每件衣服你都想带，但箱子装不下。这时候你需要做选择：留下最必要、最百搭的那几件，其他的暂时放下。这个选择过程，不就是我们生活中常遇到的“取舍”吗？

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机器学习006:监督学习【回归算法】（概论）--教AI从历史中预测未来想象这样一个场景：你想买一套二手房，看了很多房源后，你发现一个“规律”：房子面积越大，总价一般就越高；离地铁站越近，价格也越贵。你的大脑根据这些看过的“历史数据”，自动对新看到的房子进行“估价”——这个寻找“规律”并进行“预测”的过程，本质上就是“回归算法”在做的事情。

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机器学习007:监督学习【回归算法】（线性回归）--股票背后的预测学你是一家奶茶店的店长。你发现，每当天气越热，店里卖出的冰奶茶就越多。于是你默默记下：昨天30℃，卖了200杯；今天28℃，卖了180杯。那么你猜，如果明天预报是32℃，该准备多少杯奶茶的原料呢？

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机器学习009:监督学习【回归算法】（岭回归）-- 给模型一个“清醒”的约束想象一下，你想预测下周奶茶店的销量，考虑了天气、温度、星期几、促销活动甚至店长的星座等十几个因素。结果模型在历史数据上“学”得太好，把噪音都记住了，对未来预测却一塌糊涂。这时，你需要一位“教练”给模型套上“缰绳”，让它更稳健。这个“教练”就是岭回归。

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机器学习的算法有哪些？🌟 欢迎来到AI奇妙世界！ 🌟亲爱的开发者朋友们，大家好！👋我是人工智能领域的探索者与分享者，很高兴在CSDN与你们相遇！🎉 在这里，我将持续输出AI前沿技术、实战案例、算法解析等内容，希望能和大家一起学习、交流、成长！💡

AI大模型之机器学习理论及实践：监督学习-机器学习的核心基石🧑 博主简介：CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者，高级开发工程师，数学专业，10年以上C/C++, C#, Java等多种编程语言开发经验，拥有高级工程师证书；擅长C/C++、C#等开发语言，熟悉Java常用开发技术，能熟练应用常用数据库SQL server,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用，熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,qt,python等，具备多种混合语言开发能力。撰写博客分享知识，致力于帮助编程爱好者共同进步。欢

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机器学习核心知识：从基础概念到关键算法本文深度剖析机器学习知识体系，从基本概念、学习方式，到分类算法、逻辑回归等关键内容均有涉及。详细阐述各知识点原理与应用场景，并对比多种算法的优劣。关键词：机器学习；监督学习；分类算法；逻辑回归；梯度下降法

特征选择方法特征选择作为机器学习中非常重要的一环，一直极大程度的决定这模型的效果，下面就让我们一起进入特征选择的世界，为了方便大家总结归纳，在开头家里一个思维导图，大家可以根据内容对照查看。

深入详解监督学习之回归与分类算法的全景视图目录一、监督学习的基本概念1. 数据集的组成2. 训练集与测试集3. 模型的训练4. 泛化能力5. 应用领域

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解监督学习之回归与分类：理解线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升机（GBM）等算法监督学习是机器学习的核心分支之一，主要分为回归（Regression）和分类（Classification）两大任务。回归任务旨在预测连续的数值输出，而分类任务则是将输入数据分配到离散的类别中。本文将深入探讨监督学习中的几种关键算法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和梯度提升机（GBM），帮助读者全面理解这些常用算法的原理、应用场景及其优缺点。

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1.系统学习-线性回归线性回归是一种应用非常广泛的回归模型：销量预测、网站流量、生物指标预测等。其中包含的一些知识点例如：梯度下降、L1/L2正则化等在其他机器学习、深度学习模型中也会应用，需要认真掌握。本章会以房价预测案例介绍机器学习建模流程。链接: Kaggle房价预测竞赛学习目标：

深入详解人工智能机器学习之监督学习的基本概念及其应用场景在人工智能和机器学习领域，监督学习是一种最常用的方法。它以标记数据作为训练集，通过学习输入输出关系来预测未知数据的输出。本文将详细探讨监督学习的基本概念、数学基础、常见算法、应用示例及其应用场景。

深度学习基础之前馈神经网络目录基本结构和工作原理神经元和权重激活函数深度前馈网络应用场景优缺点深度前馈神经网络与卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的具体区别和联系是什么？

机器学习速成第二集——监督学习之回归（理论部分）！目录回归算法线性回归与非线性回归在实际应用中的优缺点比较是什么？线性回归的优缺点非线性回归的优缺点优点：

机器学习中的监督学习介绍In this post we'll go into the concept of supervised learning, the requirements for machines to learn, and the process of learning and enhancing prediction accuracy.

机器学习的分类机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测。机器学习（Machine Learning）是一种基于数据驱动的方法，旨在通过自动化的统计模型和算法从数据中学习和提取模式，以进行预测、分类和决策。其核心思想是通过训练数据构建模型，使其在面对新数据时能够准确进行预测和分类。