线性回归、梯度下降和感知机：机器学习基础介绍

线性回归是一种用于预测连续数值的统计模型。它建立了自变量（特征）与因变量（目标）之间的线性关系，并通过最小化预测值与实际值之间的差距来求解模型的参数。线性回归可以用于探索特征与目标之间的关系，进行预测和推断。

梯度下降是一种优化算法，用于找到函数的最小值。在机器学习中，梯度下降被广泛用于求解模型的参数。它通过迭代的方式，根据目标函数对参数的梯度方向调整参数的值，逐步接近最优解。梯度下降有两种形式：批量梯度下降（BGD）和随机梯度下降（SGD）。BGD使用全部训练样本计算梯度，更新参数；SGD每次只使用一个样本计算梯度，更新参数。梯度下降可以用于线性回归、逻辑回归等算法。

感知机是一种二分类的线性分类模型，由美国科学家Rosenblatt于1957年提出。它以输入的特征向量为输入，通过线性组合产生一个预测输出，然后将预测输出与真实输出进行比较，根据比较结果对模型参数进行更新。感知机的学习过程可以看作是在特征空间中找到一个超平面，将两类样本分开。感知机具有简单高效的特点，但只能解决线性可分问题。为了解决线性不可分问题，可以使用核函数将感知机扩展为非线性模型，如支持向量机。