機器學習之線性迴歸模型相關算法推導

把學習過程中的一些算法推導貼出來： 線性迴歸： 1. 一般的線性迴歸 2. 防止過擬合與使得參數儘量平穩 L1正規：嶺迴歸，Ridge L2正則：lasso L1+L2正規：Elastic Net 3.解決二分類問題，線性迴歸之logistic迴歸，與上述迴歸的區別，上述迴歸給出了模型，給出了目標函數，也可以用直接求解與梯度下降算出對應的參數。但是logistic加入了sigmoid,將線性轉化成

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