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主要内容Q?/strong>

1. 监督学习(fn)和非监督学习(fn)?/strong>
1. 回归法Q利用有值的x?/span>y得到拟合曲线Q最后通过q样的曲U去预测未知
2. 分类法Q预离散的数据例如cdQ只预测在某一个数字，而例?/span>1Q?/span>2Q而不q箋?/span>
3. 非监督学?/span>——聚类法Q异常检?/span>
不提供有标记的数据，而是未标记的数据放入集中Q算法可以将q些数据直接分类
 
2. 监督学习(fn)
梯度下降
最化所有函数的法Q参数随便取?/span>
局部最：(x)对待不同的\U会(x)有局部最|需要比较局部最?/span>
学习(fn)率：(x)控制下降的步q?/span>
 


 
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