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本章目录;1.线性回归;监督学习分为回归和分类
回归（Regression、Prediction）
如何预测上海浦东的房价？
未来的股票市场走向？
分类（Classification）
身高1.85m，体重100kg的男人穿什么尺码的T恤？
根据肿瘤的体积、患者的年龄来判断良性或恶性？
;线性回归-概念;线性回归-符号约定;线性回归-算法流程;线性回归-算法流程;;;1.线性回归;梯度下降;梯度下降的三种形式;梯度下降的三种形式;梯度下降的三种形式;梯度下降的三种形式;;梯度下降与最小二乘法比较;;;数据归一化/标准化;3.正则化;过拟合和欠拟合;过拟合的处理;通过这张图可以看出，各种不同算法在输入的数据量达到一定级数后，都有相近的高准确度。于是诞生了机器学习界的名言：
成功的机器学习应用不是拥有最好的算法，而是拥有最多的数据！
;欠拟合的处理;;L2正则化可以防止过拟合
;4.回归的评价指标;;;参考文献
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