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機械學基礎課件第2章線性回歸，邏輯回歸和決策樹是機器學習的核心概念之一。本章將介紹這些方法的定義、模型、目標函數以及求解過程，讓你了解它們的應用領域和區(qū)別與聯系。線性回歸1一元線性回歸針對單個自變量的線性回歸模型，通過梯度下降法求解目標函數。2多元線性回歸針對多個自變量的線性回歸模型，也使用梯度下降法求解目標函數。邏輯回歸1定義邏輯回歸與線性回歸不同，專用于分類問題。2邏輯函數通過線性函數和Sigmoid函數將輸入映射到0到1之間的概率。3目標函數邏輯回歸使用交叉熵代價函數來定義目標函數。4梯度下降法梯度下降法用于求解權重和偏置項，優(yōu)化邏輯回歸模型。決策樹1定義決策樹是一種基于特征選擇的分類器生成算法。2信息熵通過信息熵來度量數據集的純度和不確定性。3信息增益信息增益衡量在特征選擇時帶來的信息增加量。4ID3算法基于信息增益的決策樹生成算法，用于構建決策樹。5C4.5算法基于信息增益比的決策樹生成算法，用于構建決策樹?？偨Y區(qū)別與聯系線性回歸、邏輯回歸和決策樹在方法和應用領域上有明顯區(qū)別，同時也有共同之處。應用領域各個方法在不同的領域有著廣泛的應用，可用于解決各種問題。重點知識點該章節(jié)

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