<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Supervised-Learning on PlumePHP</title><link>https://plumephp.com/tags/supervised-learning/</link><description>Recent content in Supervised-Learning on PlumePHP</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sun, 27 Sep 2026 10:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://plumephp.com/tags/supervised-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>监督学习实战（一）：线性回归与回归模型的完整流程</title><link>https://plumephp.com/ml-supervised-regression/</link><pubDate>Sun, 27 Sep 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/ml-supervised-regression/</guid><description>&lt;h2 id="引言"&gt;引言&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;回归是监督学习里最直观、也最实用的一类问题：给定若干特征（面积、房龄、位置），预测一个连续数值（房价）。线性回归假设「输出是输入的线性组合」，这个简单假设能解决大量真实问题，也是理解更复杂模型（逻辑回归、神经网络）的起点。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>