Datawhale-初级算法梳理-Day1-线性回归算法梳理

Datawhale-初级算法梳理-Day1-线性回归算法梳理 1.机器学习的一些概念 a) 监督学习 b) 无监督学习 c) 泛化能力 d) 过拟合和欠拟合 e) 交叉验证 2.线性回归的原理 3.线性回归损失函数、代价函数、目标函数 4.优化方法 a) 梯度下降法 b) 牛顿法 c) 拟牛顿法 5.线性回归的评价指标 6.sklearn参数详解 1.机器学习的一些概念 a) 监督学习 监督学习是

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