機器學習中的數學（四）：線性迴歸，偏差、方差權衡

前言 機器學習絕對不是一個一個孤立的算法堆砌起來的，想要像看《算法導論》這樣看機器學習是個不可取的方法，機器學習裏面有幾個東西一直貫穿全書，比如說數據的分佈、最大似然（以及求極值的幾個方法，不過這個比較數學了），偏差、方差的權衡，還有特徵選擇，模型選擇，混合模型等等知識，這些知識像磚頭、水泥一樣構成了機器學習裏面的一個個的算法。想要真正學好這些算法，一定要靜下心來將這些基礎知識弄清楚，才能夠真正理

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