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机器学习基础算法原理分析
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资源说明：本文以线性回归（Linear Regression）作为引入，随后介绍了常用的分类算法逻辑回归(Logistic Regression, LR)、Softmax Regression以及神经网络(Neural Network, NN)。然后分析了常见学习模型的拟合状态判断依据——偏差、方差，以及如何避免过拟合，模型的评价指标等。最后分析了常用的参数优化方法——梯度下降、Normal Equations等。
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