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AI技术的热门使得大家对机器学习有了更多的关注，作为与AI技术息息相关的一门课程，从头了解基础的机器学习算法就显得十分有必要，如：梯度下降，线性回归等。 正文：
本文将讲解线性回归中多元回回归的案例
机器学习大致可以分为监督学习，非监督学习、半监督学习还…引言：
AI技术的热门使得大家对机器学习有了更多的关注，作为与AI技术息息相关的一门课程，从头了解基础的机器学习算法就显得十分有必要，如：梯度下降，线性回归等。 正文：
本文将讲解线性回归中多元回回归的案例
机器学习大致可以分为监督学习，非监督学习、半监督学习还有更高级的强化学习。
线性回归是监督学习的一种，是回归问题，当然后续还有提及分类问题。监督学习，即有监督的学习，供给“机器”学习的数据集需要有一定要求，就是对于数据集需要有标签集，让它知道“这道题的答案”是什么，通过足够多的数据集，虽然不能完全准确的得到答案，但是能够在较小的误差范围内拟合大多数的数据。
