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如果大家不是很了解前置知识请移步机器学习原理到Python代码实现之LinearRegression补番。

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging贝叶斯通过训练集得到先验以及条件分布，在对测试集进行后验概率的计算Gibbs采样马尔可夫平稳过程达到收敛的后验MCMC算法给定一个概率分布p(x)，我们如何在计算机中生成它的样本1、蒙特卡洛

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作为对数据进行预处理的重要工具之一，散点图（ScatterDiagram）深受专家、学者们的喜爱。散点图的简要定义就是点在直角坐标系平面上的分布图。研究者对数据制作散点图的主要出发点是通过绘制该图来观察某变量随另一变量变化的大致趋势，据此可以探索数据之间的关联关系，甚至选择合适的函数对数据点进行拟合。散点图的绘制函数是plt.scatter()和sns.scatterplot()。其中plt.sc

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本门课程将介绍人工智能相关概念，重点讲解机器学习原理机器基本算法（监督学习及非监督学习）。

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K-means基于欧式距离的算法，认为两个目标距离越近，相似度越大。步骤：选择k个样本作为初始聚类中心对于每一个样本点，计算到每个聚类中心的距离，并将其分配到距离最小的类别中针对每个类别重新计算它的聚类中心重复上述两个步骤，直到达到终止条件线性回归找到一条直线，使得这些点尽量在直线或直线的周围y=wx+by=wx+by=wx+b损失函数：12∑(y−(wx+b))2\frac{1}{2}\sum(

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