飛鏢模型是一種常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它可以用作分類(lèi)或回歸問(wèn)題。以下是一個(gè)使用飛鏢模型的經(jīng)典例題：

問(wèn)題描述：

在線性回歸問(wèn)題中，給定一個(gè)包含 $N$ 個(gè)特征的 $N$ 維數(shù)據(jù)集，預(yù)測(cè)一個(gè)連續(xù)的輸出值 $Y$。輸入特征是 $N$ 個(gè)長(zhǎng)度為 $d$ 的隨機(jī)樣本，每個(gè)樣本包含 $d$ 個(gè)特征。事先沒(méi)有關(guān)于輸入和輸出的任何信息。

解決方案：

為了了解這個(gè)問(wèn)題，我們可以將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集兩部分。首先，我們需要對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，然后使用測(cè)試集來(lái)評(píng)估模型的準(zhǔn)確性。在訓(xùn)練過(guò)程中，我們可以使用隨機(jī)梯度下降（SGD）算法來(lái)更新模型的參數(shù)。

假設(shè)我們的數(shù)據(jù)集中有 $M$ 個(gè)不同的類(lèi)別（或標(biāo)簽），每個(gè)類(lèi)別對(duì)應(yīng)一個(gè)單獨(dú)的特征向量 $\mathbf{x}{\text{c}}$.我們的目標(biāo)是學(xué)習(xí)到一種能夠預(yù)測(cè)不同類(lèi)別的方法 $\mathbf{y}{\text{c}}