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人工智能的经典模型:线性回归——从机器学习的视角进行讨论
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相关PPT:https://github.com/GenTang/regression2chatgpt/blob/zh/prerequisite/ 线性回归模型非常直观和简洁,人们常因此忽视其重要性。实际上,线性回归是人工智能领域的基石,为众多复杂模型的构建提供了有力的支持。线性回归模型即使独立使用,在许多情景下也能发挥重要作用。例如,线性回归模型在经济领域有着广泛的应用。实际上,我们接触到的许多经济政策都是线性回归模型的产物。建立模型并不意味着完全模拟现实世界,而是构建一个持续近似的过程。这就是数据科学家们常说“所有模型都是错的”的原因。但这句话还有一个重要补充:“其中一些是有用的”。一个“有用”的模型可以过滤掉数据中不重要的细枝末节,抓住主要的内在关系,帮助我们更好地理解和解释数据。在许多情况下,线性模型就是这样一个“有用”的模型,它简洁、高效且易于理解。既然线性模型已经足够“有用”,又何必费力构建那些难以理解且可能引入新问题的复杂模型呢? 线性模型不仅是人工智能的起点,更是解决现实问题的重要工具,其因具有清晰的数学基础和广泛的应用领域而成为学习和掌握人工智能的极佳入门选择。 本视频将从机器学习的角度来讨论线性回归模型。具体而言,将讨论如下内容:机器学习建模步骤、损失函数定义、特征提取等等。
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