**機器學習之線性迴歸**

線性迴歸的定義是：目標值預期是輸入變量的線性組合。線性模型形式簡單、易於建模，但卻蘊含着機器學習中一些重要的基本思想。線性迴歸，是利用數理統計中迴歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法，運用十分廣泛。 那麼通過一條直線把這個關係描述出來，叫線性關係 如果是一條曲線，那麼叫非線性關係 對於線性迴歸的損失函數，我們常用的有兩種方法來求損失函數最小化時

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