李宏毅机器学习课程笔记

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回归

梯度下降法

梯度下降法主要理论依据是拉格朗日

错误来源

误差来源于变量（varias）和偏差(bias)，变量大分布就大，偏差大离中心点就远，模型越复杂，偏差可能越小，变量越大，分布离散。
　　好的模型是要权衡变量与偏差的关系。

分类

应用：金融，医疗诊断，人脸识别

回归会惩罚大的值的点

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