机器学习考试总结

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1.监督学习和无监督学习的区别。

监督学习： 学习一个模型，使模型能对任意给定的输入，将其对应的输出做一个预测，具有标签值。有监督学习是从标签化训练数据集中推断出函数的机器学习任务。如分类，回归等。

非监督学习：没有训练集，需要对数据直接建模，没有标签值。 如聚类。







2. 线性回归和逻辑回归公式、区别。

线性回归：根据几组已知数据和拟合函数训练其中未知参数，使得拟合损失 达到最小。然后用所得的拟合函数进行预测。

逻辑回归：和拟合函数训练其中未知参数使得对数似然函数 最大。然后用所得的拟合函数进行二分类。




3. 逻辑回归公式推导

4. BP（例子、公式推导、算法） 例子： 公式推导： 算法：

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