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概述生成：1.提供机器学习原理及应用习题的答案。2.根据现有内容撰写简短的概述，涵盖机器学习原理、应用和案例。关键词：1.机器学习原理2.应用习题答案3.示例4.原文内容5.结构6.内容要点7.概述总结8.举例9.分析讨论10.可靠性和准确性示例：第一章:线性回归的目标是求解3和b,使得fx(y)与y尽可能接近。求解线性回归模型的基本方法是小二乘法。线性回归的参数设置通常由
第一章的题目
填空题
1 、常 见 的 机 器 学 习 算 法 有 、 、 （随意列举三
个 ）
答：逻辑回归、 大熠模型、k-近邻模型、决策树、朴素贝叶斯分类器、支持向
量机、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、降维、聚类、深度学习
2 、sklearn.model_ selectio n 中的 t rain_test_ split 函数的常见用法为
, , , = t rain_test_ split d（ata,target） 填（写测•试集
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