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机器学习y值的简单介绍

简述信息一览：

1、是x轴于y轴的交点的意思。x=[0，0]指平面直角坐标系中的原点，即x轴于y轴的交点，而0（为横坐际）0（为纵坐际）。x=[]是空阵，就是矩阵为空阵或数组为空元素。

2、机器学习之——多类分类问题在之前，我们讨论了逻辑回归模型（Logistic Regression）解决分类问题。但是我们发现，逻辑回归模型解决的是二分问题，即：模型的结果只有两个值，y=0 or y=1 。

（图片来源网络，侵删）

3、f（x）=0？x=0f（x+y）≤f（x）+f（y）？α∈R，f（αx）=|α|f（x）当p=2时，L2被称作欧几里得范数（Euclidean norm）。它表示从原点出发到向量x确定的点的欧几里得距离。

4、是“和”的意思。∑X=0的意思是，在X轴方向上所有数值和为零。∑M=0 的意思是所有的力对某点产生的力矩为零。如果是∑Ma=0，就是对a点的力矩为零。

5、“==”是逻辑运算符，用于判断是否等于。例如：y = （x == 0）中如果x的值为0，那么 x == 0 的运算结果就是1，y的值就是1，否则x == 0 的运算结果就是0，y就等于0。这是c等语言比较基本且应该掌握的知识。

（图片来源网络，侵删）

6、通过选择不同形式的损失函数可以构成模式识别、函数逼近和概率密度估计这三种基本的机器学习问题。

1、一种解决这类问题的途径，是***用一对多（One-vs-All）方法。在一对多方法中，我们将多类分类问题转变成二元分类问题。

2、多类分类是机器学习领域中的重要问题，它的应用在现实生活中非常普遍，多类分类问题是对两类分类问题的推广。

3、如何为分类问题选择合适的机器学习算法若要达到一定的准确率，需要尝试各种各样的分类器，并通过交叉验证选择最好的一个。

4、机器学习的分类主要有学习策略、学习方法、数据形式。学习目标等。

1、梯度下降是非常常用的优化算法。作为机器学习的基础知识，这是一个必须要掌握的算法。借助本文，让我们来一起详细了解一下这个算法。

2、梯度下降算法：梯度下降算法是一种常见的优化算法，用于找到函数的最小值。它通过迭代地更新参数，以减少目标函数的误差。

3、常见的优化方法（optimization）有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法等等。梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。

4、线性回归线性回归算法的目标是找到一条直线来拟合给定数据集。直线的斜率和截距可以预测因变量的值。该算法是最简单和最常用的机器学习算法之一。逻辑回归逻辑回归算法基于一个概率模型，用于预测给定数据集的类别。

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