機器學習實戰之線性迴歸

線性迴歸原理與推導 如圖所示，這時一組二維的數據，我們先想想如何通過一條直線較好的擬合這些散點了？直白的說：儘量讓擬合的直線穿過這些散點（這些點離擬合直線很近）。 目標函數 要使這些點離擬合直線很近，我們需要用數學公式來表示。首先，我們要求的直線公式爲：Y = XTw。我們這裏要求的就是這個w向量（類似於logistic迴歸）。誤差最小，也就是預測值y和真實值的y的差值小，我們這裏採用平方誤差：

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