機器學習（二）--線性模型

二、線性學習模型 迴歸跟分類的區別在於要預測的目標函數是連續值。 線性模型優點： ①形式簡單、易於建模 ②可解釋性 提及線性學習，我們首先會想到線性迴歸。 1、線性迴歸 線性迴歸是迴歸問題中的一種，線性迴歸假設目標值與特徵之間線性相關，即滿足一個多元一次方程。通過構建損失函數，來求解損失函數最小時的參數w和b。 線性迴歸模型一般形式： 其中 xi 是x在第i個屬性上的取值。 向量形式： （1）目標

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