机器学习-线性回归&K近邻

Python机器学习大满贯系列第1季——线性归回&K近邻

本套课程主要介绍了线性回归和K近邻模型两种常见的机器学习算法。线性回归是一种用于建立变量之间线性关系

的模型，通过拟合最佳直线来预测目标变量。K近邻模型则是一种基于邻近样本的分类或回归方法，通过计算样本

之间的距离来确定最近的K个邻居。这两种模型都有各自的优势和适用场景，通过学习它们的原理和应用，可以更

好地理解和应用机器学习算法。