基本概念 什么是机器学习 什么是有监督学习 什么是无监督学习 什么是分类任务，什么是回归任务 什么是过拟合 什么是欠拟合 什么是样本 什么是特征 什么是L1正则化，哪个模型应用了该方法 什么是L2正则化，哪个模型应用了该方法

机器学习是一种通过使用计算机算法来自动化学习模型的方法，从而使计算机能够从数据中提取有用的信息。这些模型可以用于预测、分类、聚类等任务。

有监督学习是一种机器学习方法，其中训练数据集包括输入和期望的输出标签。模型通过将输入映射到输出来学习输入和输出之间的映射关系。

无监督学习是一种机器学习方法，其中数据集只包括输入，没有输出标签。模型旨在发现数据中的潜在结构。

分类任务是一种有监督学习任务，其中模型预测输入属于哪个预定义的类别。

回归任务是一种有监督学习任务，其中模型预测一个连续值输出。

过拟合是一种机器学习模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现很差的现象。这通常是因为模型对于训练数据中的噪声进行了过度拟合。

欠拟合是一种机器学习模型在训练数据和新数据上都表现不佳的现象。这通常是因为模型过于简单，不能捕获数据中的复杂关系。

样本是机器学习中用于训练和测试模型的数据点。

特征是机器学习模型中用于表示输入的属性或特性。

L1正则化是一种正则化方法，可以通过向目标函数添加惩罚项来鼓励模型学习稀疏权重。Lasso回归是一种应用了L1正则化的线性模型。

L2正则化是一种正则化方法，可以通过向目标函数添加惩罚项来鼓励模型学习小权重。岭回归是一种应用了L2正则化的线性模型。

相关问题

机器学习线性回归的基本概念

机器学习中的线性回归是一种监督学习方法，主要用于预测数值型目标变量。基本概念如下：

1. 目标：线性回归试图找到一个线性关系（通常是用一条直线或超平面表示），使得输入特征和目标变量之间的误差最小化。这就是所谓的最小二乘法原理。

2. 模型：线性回归模型通常表示为 y = w_0 + w_1*x_1 + w_2*x_2 + ... + w_n*x_n，其中 y 是目标变量，x_1, x_2, ..., x_n 是输入特征，w_0 是截距，w_1, w_2, ..., w_n 是权重系数。

3. 参数估计：通过拟合数据集，算法寻找一组权重系数，使得所有观测值与预测值的平方误差之和最小。这个过程可以用梯度下降等优化算法实现。

4. 解决问题：线性回归广泛应用于各种领域，如经济学、金融分析、市场营销，以及预测任务，比如房价预测、销售量预测等。