在这个高级机器学习教程中，我们将探讨一些进阶的主题，帮助你更深入地理解机器学习的核心概念。
主要内容
线性回归
线性回归是一种用于预测连续值的简单统计方法。它假设因变量与自变量之间存在线性关系。
公式：
y = β0 + β1 * x
其中，y 是因变量，x 是自变量，β0 和 β1 是回归系数。
线性回归
逻辑回归
逻辑回归是一种用于预测二元结果的统计方法，通常用于分类问题。
公式：
P(y=1) = 1 / (1 + e^(-z))
其中，z = β0 + β1 * x，P(y=1) 是预测的概率。
逻辑回归
决策树与随机森林
决策树是一种基于树结构的预测模型，可以用于分类和回归问题。随机森林是一种集成学习方法，它结合了多个决策树来提高预测的准确性。
决策树
支持向量机
支持向量机（SVM）是一种强大的分类和回归方法，它通过找到最佳的超平面来区分不同的类别。
支持向量机
聚类算法
聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据点分组为相似的簇。
聚类算法
扩展阅读
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