五分钟机器学习初步课程内容
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前言：建议关注一位名为“五分钟机器学习”的UP主，该创作者通过简洁明了的语言与生动的动画，对多种机器学习算法进行了深入浅出的讲解，特别适合初学者入门。
接下来不再赘述，此处简要记录所学内容，以方便日后回顾。
笔记1内容：线性回归、逻辑回归、KNN、KMeans、决策树、SVM、随机森林
1.线性回归——适用于具有线性分布特征的数据集
模型的优劣可通过损失函数值或平方残差和的大小进行衡量，数值越小表示模型性能越佳；
线性回归模型能够同时处理多个特征变量x的情况。
2.逻辑回归——计算事件发生的概率
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