简易机器学习：通过input语句向程序提问，提问了，如果有答案，给返回答案；没有答案，教会程序问题答案，下次问的时候，能够答上来。当用户输入q时，结束提问。 先列出问题和答案：robot={"你叫什么": "我叫小白", "你几岁": "我18岁啦", "你来自哪个城市": "成都"}写Python代码

好的，下面是一个简单的 Python 代码，它可以实现您所描述的功能：

robot = {"你叫什么": "我叫小白", "你几岁": "我18岁啦", "你来自哪个城市": "成都"}

while True:
    question = input("请问有什么问题可以帮您解答？（输入 q 退出）\n")
    if question == "q":
        break
    elif question in robot:
        print(robot[question])
    else:
        answer = input("抱歉，我不知道答案，请告诉我正确的答案：\n")
        robot[question] = answer
        print("谢谢，我已经学会了！")

这个程序首先定义了一个 `robot` 字典，其中包含了几个问题和对应的答案。然后进入了一个无限循环，每次循环中通过 `input` 函数获取用户输入的问题。如果用户输入了 "q"，程序就会退出循环。如果用户输入的问题已经在 `robot` 字典中有了对应的答案，程序就会直接输出答案。如果没有对应的答案，程序会通过 `input` 函数获取用户提供的正确答案，并将问题和答案添加到 `robot` 字典中。最后，程序会输出一条感谢的信息，并等待下一次提问。

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过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现较差的现象。这通常是由于模型过于复杂或训练数据不足导致的。

5. 什么是正则化？

正则化是一种用于防止过拟合的技术，它通过向损失函数中添加惩罚项来限制模型的复杂度。常见的正则化方法包括L1和L2正则化。

6. 什么是梯度下降？

梯度下降是一种用于训练机器学习模型的优化算法，它通过沿着损失函数的梯度方向更新模型的参数来最小化损失函数。

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神经网络是一种基于人类神经元结构的机器学习模型。它由多个层组成，每个层都包含多个神经元，可以通过反向传播算法训练。

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出几道机器学习线性模型的填空题并给出答案

好的，下面是几道机器学习线性模型的填空题：

1. 线性回归模型中，假设输入特征为 x，输出为 y，模型的形式为 y = __a__ x + __b__。

答案：a、b 分别表示模型的斜率和截距。

2. 在逻辑回归模型中，假设输入特征为 x，输出为 y，模型的形式为 y = __sigmoid(a*x + b)__。

答案：sigmoid 函数将线性模型的输出值映射到 0~1 的概率值。

3. 在 SVM 模型中，支持向量是指距离超平面最近的 __训练样本点__。

答案：支持向量是用来确定超平面的位置和方向的重要点。

4. 在岭回归模型中，为了避免过拟合，会在损失函数中加入一个 __正则化项__。

答案：正则化项可以控制模型的复杂度，避免模型过度拟合。

希望这些题目能够对你有所帮助！