線性迴歸 linea regression 原理及推導

概述 優點：容易計算，易於理解和實現 缺點：容易欠擬合 適用數據類型：數值型和標稱型 口頭描述 線性迴歸試圖構造一個線性函數，去擬合儘可能多的樣本點。重點是如何確定線性函數的參數，使得該函數儘量穿過樣本點，一般使用均方誤差最小化來作爲參數擬合效果的標準。 算法推導（解方程的方法） 給定訓練數據集 D = { ( x i , y i ) } i = 1 m D=\{(x_i,y_i)\}_{i=1}

>>阅读原文<<