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文章目录监督学习非监督学习半监督学习线性回归梯度下降批梯度下降（Batch Gradient Descent）随机梯度下降 Stochastic Gradient DescentMini-Batch 梯度下降 在谈回归之前，先要了解两个概念：监督学习与非监督学习。 监督学习 监督学习的训练数据由样本和标签组成，通过对训练数据学习得到一个模型，对给定的输入产生输出，这个输出可以是一个连续的值（回归）...

1.决策树 决策树是一种简单高效并具有强解释性的模型，是基本的分类与回归方法，广泛用于数据分析。 决策树与逻辑回归 决策树的树形模型更接近人的思维方式，对特征一个一个进行处理，可以产生可视化的分类规则，模型具有强解释性。 逻辑回归的线性模型是将所有特征值赋予权重，转换为概率，将大于概率阈值的划分为一类，小于概率阈值的划分为一类。 2 如何构造决策树 决策树的构造思想： 寻找最纯净的划分方法，在数学...

首先，生成训练集，用PIL库生成150张验证码图片 from PIL import Image from PIL import ImageDraw from PIL import ImageFont import random def getRandomColor(): """ 获取一个随机颜色(r,g,b)格式的 :return: """ c1 = ra...