一、算法

监督学习:给出一个算法,需要部分数据集已经有正确答案。比如给出给定房价数据集,对于里面每个数据,算法都能计算出对应的正确房价。算法的结果就是短处更多的正确价格

    

    问题分类

        回归问题:预测输出是连续值,比如说价格

            解决回归问题常用方法:

                 假设函数拟合样本集, 假设函数的参数带入代价函数使代价函数最小,假设函数就拟合的最好

        分类问题:离散值输出,有时可以不止两个特征,甚至无穷个特征



非监督学习:无监督学习不知道预测主体,它是在一堆堆数据中不断挖掘并寻找数据之间的关系,而不是通过选取自变量预测因变量

    非监督学习的算法: 聚类算法


梯度下降法:

    参考链接: https://www.cnblogs.com/ooon/p/4947688.html (参考网上详尽的解释)