线性回归算法梳理

线性回归算法梳理 一.机器学习的一些概念 1.有监督学习：所有训练及测试数据都有标签 2.无监督学习：训练及测试数据都没有标签 3.泛化能力：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 4.过拟合：训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差 产生原因： （1）数据有噪声 （2）训练数据不足 （3）训练过度，模型复杂度高 解决办法： （1）清洗数据 （2）获

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