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机器学习 03 线性分类分类二分类决策面多分类简单拓展平面空间带来的问题即使使用一对一分类器多类分类器：（单连通且凸域）听不懂：最小二乘法的问题受野值点（？）影响多对分类任务，同样存在问题：感知器Rosenblatt算法感知器不保证每一步误差都下降逻辑回归（Logistic Regression）代价方程并行化cross-entropy(交叉熵损失函数)梯度下降 共轭梯度小结

机器学习 02 线性回归(Regression)本节内容线性回归 <==> 预测实际输出机器学习框架纵向称为训练，横向称为推理训练可以极为复杂，推理一般较为简单单变量Cost Function(代价方程)↑ Mean Squared Error↑ arg 表示返回 J 最小时，w0，w1的值梯度下降(Gradient Descent)算法注意事项多变量1.迭代法2.Normal Equation特征总结