L1线性回归算法梳理

线性回归算法梳理 1.机器学习的一些概念 有监督：训练及测试数据样本有对应标签，则该算法模型成为有监督学习。 无监督：训练及测试数据样本没有对应标签，则该算法模型成为无监督学习。 泛化能力：算法模型在训练数据之外的其他数据集上的表现能力。即算法对新鲜样本的适应能力。 过拟合：算法模型为了得到一致性假设而使假设变得过度严格。一般表现为，一个假设在训练数据上能获得比其他假设更好的拟合，但在训练数据集外

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