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机器学习一直是Python的一大热门方向，其中由神经网络算法衍生出来的深度学习在很多方面大放光彩。本文聊聊我们需要了解一些机器学习的知识。
1、什么是机器学习?
假如我有下面一组数据：
现在让你说出下一个数字可能是什么。
对于人类智慧来说，我们可以很快地说出11。但是对计算机来说却不是那么简单，因为计算机是不会思考的。那计算机要怎么学习呢?这就需要人来指引了。
在机器学习中，人类需要告诉机器如何学习。然后通过人类告诉的学习方法来学习，并得到一个模型。
当然机器学习还有其它一些形式，我们不继续讨论。
2、如何学习?
对于机器学习来说，如何学习是一个非常重要的问题。其中已经出现了许多优秀的算法，这些算法的作用都是告诉机器如何学习。比如线性回归、逻辑回归、K近邻、决策树、神经网络等。
机器学习算法可以说是机器学习的灵魂。我们今天要实现的神经网络也是一种机器学习算法，他是建立在逻辑回归的基础之上的，而逻辑回归又建立在线性回归之上。因此线性回归和逻辑回归也是今天要学习的内容。
3、机器学习中的问题
机器学习的问题通常分为两大类，一个类是分类，一类是回归。
它们两者的区别是结果是否离散。比如一个动物分类问题，我们得到的结果只可能是一个确定的动物。不会得到一个介于猫狗之间的动物。
而回归问题的结果通常是一个数值，比如房价预测问题。我们可能得到0-100万之间任意一个数值，也可能得到一个类似40.023242的小数。
其中线性回归就是解决回归问题的一大利器，而逻辑回归则是用于分类问题。下面我们就来看看这两个算法。
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