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机器学习工程师-机器学习基础-机器学习基础理论_计算机视觉与机器学习.docx

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    机器学习基础理论

    1监督学习与非监督学习

    1.1监督学习

    监督学习是一种机器学习方法，其中模型从带有标签的训练数据中学习。这意味着每个训练样本都包含输入数据和正确的输出结果，即标签。模型的目标是通过学习训练数据中的输入-输出关系，来预测新数据的输出。

    1.1.1示例：线性回归

    线性回归是一种简单的监督学习算法，用于预测连续值输出。假设我们有一组数据，表示房屋的大小（平方米）和价格（万元）：

    importnumpyasnp

    fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

    #训练数据

    X=

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