機器學習（西瓜書）--第三章：線性模型

一：基本形式 二:線性迴歸 x是給的數值，f(x)是預測值，w，b是變量；通過選擇w、b，使得均方誤差最小。 對於由開頭說的d個屬性描述，則是多元線性迴歸（multivariate linear regression）。   三:對數機率的迴歸 四:線性判別分析 LDA是一種經典的線性學習方法也被稱爲「Fisher準則」，其基本內容爲：給定訓練樣例集，設法將樣例投影到一條直線上，使得同類樣例的投影

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