本文主要介紹一些機器學習的基礎概念和推導過程，并基于這些基礎概念，快速地了解當下最熱技術AI的核心基礎-神經網絡。

主要分為三大部分：線性回歸，邏輯回歸，神經網絡。

首先看下機器學習的定義及常用的分類：

我們從一元線性回歸這個基礎領域切入

這樣一元線性回歸的問題到此結束，我們延伸到多元的場景下繼續

之前提到了多項式回歸基本可以擬合任何復雜的曲線，這樣理論上我們已經解決了大部分預測問題。

然而現實中我們面臨更多的分類問題，對給定樣本，推斷其類別，那么用線性回歸顯然不適合的。

由此引出邏輯回歸，從統計學和概率論給出答案。

我們解決了to be or not to be這個二元的分類問題，那么如果面臨的是多元分類問題，我們該如何解決呢？

以下是神經網絡部分，主要講解了當下最火的深度學習的理論基石，神經網絡這種古老的技術是如何在當下發揮重要作用的。

因此我們說神經網絡有自學習的功能，可以學習出來我們無法直接表述的隱性特征，而這些特征正是機器可以模擬人類來認知世界的方式。

我們再回過頭來看之前用邏輯回歸解決多元分類的問題，神經網絡給出了更優雅的答案。

以上主要講述了機器學習中監督學習理論中的主要枝干部分。

無監督學習也可以為我們提供很多解決問題的方案。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的逻辑回归和线性回归的区别_机器学习简介之基础理论- 线性回归、逻辑回归、神经网络...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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