機器學習基礎之線性迴歸

一、線性迴歸 定義：線性迴歸通過一個或者多個自變量與因變量之間進行建模的迴歸分析。其中特點爲一個或多個成爲迴歸係數的模型參數的線性組合； 一元線性迴歸：涉及到的變量只有一個； 多元線性迴歸：設計到的變量兩個或兩個以上； 通用公式：h(w) = w0 + w1 * x1 + w2 * x2 + … = wTx 損失函數： 損失函數最小化：最小二乘法之正規方程和最小二乘法之梯度下降； 最小二乘法之正規

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