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机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

线性回归
    线性模型
        线性关系：y = w1x1 + w2x2 + ... + wnxn + b
    损失函数
        最小二乘法/均方误差
    优化损失
        正规方程
            LinearRegression
        梯度下降
            SGDRegressor
    模型评估
        均方误差

过拟合和欠拟合
    过拟合：模型过于复杂
        正则化
            L1正则化
                LASSO
            L2正则化（更常用）
                Ridge
    欠拟合：模型过于简单
        增加数据、特征

岭回归
    正则化力度
    Ridge()

逻辑回归
    分类
    输入：线性回归的输出
    激活函数：sigmoid
    损失函数
        对数似然函数
    优化损失
        梯度下降
    二分类的模型评估
        召回率
        样本不均衡的时候：AUC指标

保存和加载模型
    joblib.dump(estimator, "*.pkl")
    estimator = joblib.load("*.pkl")

K-means
    步骤
    模型评估
        轮廓系数
 

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