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机器学习方法的介绍
线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 Logistic 回归Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。 线性判别分析Logistic 回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。
机器学习方法全面深入地探讨了这一领域的各种技术和方法，它详尽讲解了众多经典的学习策略，同时也不忘关注最新的理论进展和创新技术。这本书共分为13个章节，详细剖析了机器学习的基本概念，如最近邻规则、贝叶斯学习和决策树等基础理论，以及基于事例推理、关联规则学习和等实用技术。
大主要学习方式 监督式学习 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。
机器学习的世界犹如一个多维度的艺术，它的理论基础源于多元智能理论的七种学习路径：视觉、听觉、言词、运动、逻辑、独立探索与社交交流。每种路径都有其独特的价值，而机器学习的方法更是千变万化，如同七巧板中的拼图，组合出无数可能的学习方案。
机器学习方法有很多种，例如深度学习、支持向量机、随机森林等。每一种方法都有其适用的场景和优劣势。深度学习可以处理大量数据，对于图像识别和语音识别等方面表现出色；支持向量机在小样本数据上表现优异，适用于分类、回归问题；随机森林在处理复杂，非线性问题时表现出色。
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