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应兆康的专栏

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3. 预备知识和符号约定

机器学习线性回归

如果你已经学习了机器学习课程（如我在Coursera上的Machine Learning MOOC），或者你拥有应用监督式学习的经验，你应该可以理解下面的内容。我假设你熟悉监督式学习(supervised learning): 使用带有标签的训练样例(x,y)学习一个从x映射到y的函数。监督式学习包括线性回归(linear regression)，逻辑回归(logistic regression)和神经网络(neural networks)。机器学习的形式有很多种，但今天大多数的机器学习应用都是监督式学习。我会经常提到神经网络(neural networks)(也被称为“深度学习(deep learning)”)，而你只需要对他们有一个基本的了解即可。如果你对这里提到的概念不是很熟悉，你可以看一下Coursera上面的Machine Learning课程（课程网址： http://ml-class.org）前三周的视频。

2018-05-09

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