機器學習算法原理解析 - 迴歸

1.線性迴歸 簡述： 在統計學中，線性迴歸（Linear Regression）是利用稱爲線性迴歸方程的最小平方函數對一個或多個自變量和因變量之間關係進行建模的一種迴歸分析。這種函數是一個或多個稱爲迴歸係數的模型參數的線性組合（自變量都是一次方）。只有一個自變量的情況稱爲簡單迴歸，大於一個自變量情況的叫做多元迴歸。 1.1 舉個例子說明線性迴歸 數據：工資和年齡（2個特徵，即2個自變量） 目標：預

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