9、传统机器学习算法的 Elixir 实现

传统机器学习算法的 Elixir 实现

1. 传统机器学习基础

在机器学习领域，深度学习近年来备受瞩目，其在自然语言处理、计算机视觉和生成式建模等方面取得了显著成就，甚至让人觉得深度学习就等同于机器学习。然而，机器学习的范畴远不止于此，深度学习只是使用神经网络的一个子集，还有大量非深度学习的算法，也就是浅层机器学习算法，在现实世界中有着广泛的应用。

当面对机器学习问题时，人们往往容易直接采用深度学习这样的复杂解决方案，但实际上，很多时候使用更简单、更具解释性的机器学习算法也能达到同样的效果。例如，简单的线性回归模型就具有很高的实用价值。

线性模型是传统机器学习算法中较为简单的一类，它假设输入和输出之间存在线性关系，即可以用一条直线来建模输入数据。虽然这看起来是一个过于简化的假设，但实际上可以创建出相当准确的模型。毕竟，现实世界几乎不存在完全线性的情况，但线性模型在建模现实世界方面仍然具有强大的能力。

2. 使用 Scholar 进行线性回归

2.1 线性回归原理

线性回归是一种用于建模标量目标变量与一个或多个输入变量之间关系的方法。其基本公式为 $y = mx + b$，其中 $y$ 是目标变量，$x$ 是输入变量，$m$ 是直线的斜率，$b$ 是截距。给定 $m$ 和 $b$ 的值，就可以根据任何 $x$ 值预测出 $y$ 值。

例如，当 $m = 3.0$，$b = 2.0$ 时，可以创建如下函数：

def model(x) do
  3.0 * x + 2.0
end