機器學習必備入門方向

一、線性迴歸 線性迴歸（Linear Regression）可能是最流行的機器學習算法。線性迴歸就是要找一條直線，並且讓這條直線儘可能地擬合散點圖中的數據點。它試圖通過將直線方程與該數據擬合來表示自變量（x 值）和數值結果（y 值）。然後就可以用這條線來預測未來的值！ 這種算法最常用的技術是最小二乘法（Least of squares）。這個方法計算出最佳擬合線，以使得與直線上每個數據點的垂直距離

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