一、梯度下降法
——通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值
详解梯度下降算法
https://blog.csdn.net/JaysonWong/article/details/119818497 ;
二、感知机
——目标是求得一个 能够将 训练数据集正实例点和负实例点完全正确分开 的分离超平面
感知机求解步骤https://zhuanlan.zhihu.com/p/46762820?utm_source=qq ;
三、罗杰斯特回归
事件的几率——p/(1-p)——直线、非负
事件的对数几率——log p/(1-p)——曲线、可负
逻辑回归（非常详细） 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291 ;
比较贴近教材https://blog.csdn.net/gongxun1234/article/details/78700568 ;
课堂收获的是知识，你们缺乏的是技能，而技能要靠多练习
Original: https://blog.csdn.net/m0_61396811/article/details/126847075
Author: HCJKK
Title: 机器学习随堂笔记（3）ᝰ梯度下降法、感知机、罗杰斯特回归
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