机器学习之回归总结
目录 1、了解线性回归 2、了解似然函数 3、了解交叉验证的原理 4、梯度下降算法 4.1、批量梯度下降算法（Batch Gradient Descent，简称BGD）： 4.2、随机梯度下降算法（SGD）： 4.3、折中： 5、了解一些参数指标 6、了解Logistic回归 7、了解最小二乘法 8、了解AUC指标 目录 1、了解线性回归 当只有一个变量的时候，可以表示为下面的式子。 当为多个特征
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