一、决策边界的含义 决策边界是机器学习分类模型中用于区分不同类别的分界线（或分界面），由模型根据训练数据学习得到。在二维空间中可能是一条直线或曲线，在高维空间中是超平面或复杂曲面。 通俗理解： 想象用一根绳子在沙滩上划出两个区域，一边放贝壳，一边放海螺——这根绳子就是“决策边界”。机器学习模型的工作
一、逻辑回归的含义 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决分类问题的统计学习方法，尤其适用于二分类任务（如判断“是/否”）。它通过Sigmoid函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，表示样本属于某一类的概率。 通俗理解 可以把逻辑回归想象成一个“概率打分器”：它先像线性
一、多项式回归的含义 多项式回归是线性回归的扩展，通过引入自变量的高次项（如 x2,x3x2,x3）来拟合非线性关系。它保留了线性回归的建模形式，但能更灵活地描述曲线趋势。 通俗理解 想象用一根直线（线性回归）拟合弯曲的数据点会显得“僵硬”，而多项式回归就像换成可弯曲的尺子——通过调整“弯曲程度”（
一、特征缩放的含义 特征缩放（Feature Scaling）是数据预处理的关键步骤，它通过调整不同特征的数值范围，使其处于相近的尺度，从而提高机器学习模型的性能和训练效率。 通俗理解 想象你要比较一群人的身高（单位：厘米）和体重（单位：公斤），如果直接用原始数据，身高的数值（如170、180）可能
一、向量化的含义 向量化（Vectorization） 是一种利用数组或矩阵运算替代逐元素循环操作的技术，常用于科学计算和数据处理中，以提高代码执行效率。 通俗理解：就像用“批量处理”代替“一个一个做”——比如算100个数字的加法时，直接用一条指令完成，而不是循环100次。
一、多元线性回归的含义 多元线性回归是一种统计方法，用于分析多个自变量（X）与一个因变量（Y）之间的线性关系。 通俗理
一、学习率的含义 学习率（Learning Rate）是机器学习中控制模型参数更新步长的超参数。它决定了每次迭代中，模型根据损失函数的梯度调整参数的幅度。 通俗理解： 想象你正在下山（寻找最低点），学习率就像你每一步迈的“步子大小”。步子太大（学习率过高）可能会跨过最低点甚至越走越偏；步子太小（学习
一、梯度下降的含义 梯度下降是一种优化算法，用于通过计算目标函数的梯度（导数）来逐步调整参数，从而最小化损失函数（或最大化收益函数）。 通俗理解： 就像一个人下山，每一步都沿着最陡的方向往
一、代价函数的含义 代价函数（Cost Function），也称为损失函数（Loss Function）或目标函数（Objective Function），是机器学习中衡量模型预测结果与真实值之间差异的数学函数。它如同指南针一般，为模型优化指明方向，是训练任何机器学习模型的核心组成部分。 在机器学习
一、线性回归的含义 线性回归（Linear Regression）是统计学和机器学习中最基础、最常用的预测模型之一，用于分析因变量（目标变量）与一个或多个自变量（特征变量）之间的线性关系。其核心思想是通过拟合一条最佳直线（或超平面）来描述变量之间的关系，并据此进行预测。 通俗理解： 想象你在卖冰淇淋
