學習機器學習之線性迴歸的概念

線性迴歸的理解： 在二維平面內，有一些數據集，分別對應的有x值和y值，然後x與y之間有對應的函數關係。而我們說的線性迴歸，就是擬合出一條直線段，讓儘可能多的數據集在直線段附近，擬合出最好的一條線段。 描述y和x之間關係的函數表達式我們可以寫爲： 𝑓(𝑥)=𝜃0+𝜃1𝑥1+𝜃2𝑥2+…+𝜃𝑑𝑥𝑑 如何確定好𝜃 的值，使得𝑓(𝑥) 儘可能接近y的值。均方誤差是迴歸中常用的性

>>阅读原文<<