第二阶段：机器学习经典算法-01回归算法-2.回归算法

该视频主要讲述了机器学习的两大问题类型：有监督问题和无监督问题。视频还通过银行借款的例子解释了回归和分类的概念，并介绍了线性回归的概念。此外，视频还讲述了如何通过机器学习模型预测银行贷款金额，包括定义特征和权重参数，以及如何使用矩阵表示权重参数和特征向量。最后，视频强调了标签值的重要性。 00:17 机器学习算法的核心重要性 1.机器学习分为有监督问题和无监督问题两大类。 2.有监督问题需要标签值，如猫狗分类，无监督问题没有标签值，如聚类分析。 3.算法是机器学习的核心，对于实际工作和面试都非常重要。 03:44 回归问题的解释和例子 1.回归问题旨在预测一个具体值，如银行贷款额度。 2.例子中，工资和年龄是特征，银行贷款额度是预测目标。 3.线性回归使用权重参数来量化特征的影响。 07:11 线性回归的数学模型 1.线性回归模型用权重参数和特征进行矩阵运算，预测结果。 2.引入常数项x0和偏置项西塔零，简化计算过程。 3.模型预测值h西塔x通过权重参数和特征的线性组合得出。