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Linear Regression(线性回归)机器学习按算法任务执行学习任务的方式分主要有：有监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习和最近有国外提出的自监督学习等。其中，分类问题、回归问题、标注问题都属于有监督学习领域的任务。线性回归属于回归问题的一个方面。线性回归线性回归的任务是在输入变量与输出变量之间建立一个最高次数为1次的函数映射关系（不能只有0次），这是一种线性的函数关系，在二维坐标系中

第一章 布尔检索信息检索（IR）：是从大规模非结构化数据（通常是文本）的集合（通常保存在计算机上）中找出满足用户信息需求的资料（通常是文档）的过程，其中根据用户需求进行的文本聚类，分类也属于信息检索的范畴；传统线性扫描的检索方式弊端：大规模数据集背景下的检索性能可能较低；不能满足更灵活的信息匹配要求；不能对满足匹配的文件进行排序得到最佳列表；非线性扫描：构建文档关联矩阵，事先记录每篇文

证明（proof）：是解决在计算机科学所遇到的问题时所使用的重要方法，问题的作者通过数学证明来与其他数学家对问题进一步讨论，获取进一步理解；对于一个推论的数学证明，是一种基于一定的公理事实，经过一段链式逻辑证明后得到一个新的命题的过程；命题（Propositions）：命题是一种事实的陈述，包括正确和错误两种状态；谓词（Predicates）：谓词可以理解成一种逻辑值的真假需要由一个或