Linear Regression
Loss Function 理論基礎：中心極限定理 誤差符合高斯分佈 - 公式推導 解釋了爲什麼損失函數是這個形式 模型求解 意義：理論上推導出模型可解，但對矩陣求導，計算量很大，實際不採用 對目標函數求梯度 使梯度爲0 爲什麼能添加擾動能防過擬合？ 通過實踐可得，當n維特徵向量映射成更高維的特徵時，最後求解得到的參數值都很大，因此希望在原loss function基礎上添加關於參數的項，來作爲對
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