第⼆二章机器器学习基础2.1各种常⻅见算法图示2.2监督学习、⾮非监督学习、半监督学习、弱监督学习?2.3监督学习有哪些步骤2.4多实例例学习?2.5分类⽹网络和回归的区别?2.6什什么是神经⽹网络?2.7理理解局部最优与全局最优2.8分类算法2.8.1常⽤用分类算法的优缺点?2.8.2正确率能很好的评估分类算法吗?2.8.3分类算法的评估⽅方法?2.8.4什什么样的分类器器是最好的?2.9逻辑回归2.9.1理理解逻辑回归2.9.2逻辑回归与朴素⻉贝叶斯有什什么区别?2.9.3线性回归与逻辑回归的区别?(贡献者:⻩黄钦建-华南理理⼯工⼤大学)2.10代价函数2.10.1为什什么需要代价函数