線性迴歸算法推導

通常，將機器學習中的監督算法分爲迴歸，與分類兩種。 迴歸：透過數據最終能預測出一個值，該值爲分類區間的某一個值 分類：最終得到的唯一的類別值 權重參數對結果影響較大，偏置參數對最終結果影響較小 權重參數與theta的組合進行擬合平面，但誤差不可避免 機器學習的目的：找出一條擬合曲線，誤差最優 X0 = 1 計算：基本上基於矩陣計算 y = wx + b 假設去同一家銀行貸款。 對於不同的銀行，其分

>>阅读原文<<