机器学习必备入门方向

一、线性回归

线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x 值）和数值结果（y 值）。然后就可以用这条线来预测未来的值！

这种算法最常用的技术是最小二乘法（Least of squares）。这个方法计算出最佳拟合线，以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是所有数据点的垂直距离（绿线）的平方和。其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。

例如，简单线性回归，它有一个自变量（x 轴）和一个因变量（y 轴）

二、逻辑回归

逻辑回归（Logistic regression）与线性回归类似，但它是用于输出为二进制的情况（即，当结果只能有两个可能的值）。对最终输出的预测是一个非线性的 S 型函数，称为 logistic function, g()。

这个逻辑函数将中间结果值映射到结果变量 Y，其值范围从 0 到 1。然后，这些值可以解释为 Y 出现的概率。S 型逻辑函数的性质使得逻辑回归更适合用于分类任务。