機器學習模型
ML模型指的是機器學習模型，它是一種數學表示，用於模擬真實世界中的過程。這些模型可以看作是函式，它們接受輸入數據並產生輸出，如分類、情緒分析、推薦或聚類等。ML模型的性能通常通過評估指標來衡量，例如精確率、召回率或準確率。
邏輯回歸是一種具體的ML模型示例，它是一種分類模型，基於條件機率分布來計算實例屬於某個類別的機率。邏輯回歸模型的參數估計通常通過最佳化算法進行，如梯度下降法、牛頓法等。
ML模型的套用範圍非常廣泛，從自然語言處理到圖像識別，從預測分析到推薦系統，它們在各個領域都發揮著重要作用。