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机器学习笔记

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  1. 01 线性回归：用直线建模并预测连续数值

  2. 02 逻辑回归：用 sigmoid 把线性输出转成分类概率

  3. 03 分类问题：用阈值和指标判断分类模型表现

  4. 04 神经网络：用隐藏层和激活函数学习非线性表示