機器學習訓練模型

參數數目; 特徵數目. 精確度. 機器學習正確性是以整體案例中結果為真的比例，來衡量模型的效能。

收集資料(Gathering data) · 準備數據(Preparing that data) · 選擇模型(Choosing a model) · 訓練機器(Training) · 評估分析...

機器學習(ML) 是人工智慧(AI) 的一種，讓系統從資料當中反複學習，其方法是透過各種演算法來識別資料中的模式，然後使用可產生精確模型的資料來加以訓練， ...

01 線性迴歸. 線性迴歸可能是統計學和機器學習中最知名和最易理解的演算法之一。 由於預測建模主要關注最小化模型的誤差，或者以可解釋性為代價來做出最準確的預測。

監督學習、無監督學習、強化學習-基本的機器學習算法：線性回歸、支持向量機、最近鄰居、邏輯回歸、決策樹、k平均、隨機森林、樸素貝葉斯、降維、梯度增強 ...