《機器學習》筆記（三）

線性迴歸 迴歸和分類的區別在於要預測的⽬標函數是連續值。 線性迴歸定義 可以使⽤最⼩⼆乘法（least square method）對向量形式中的參數w和b估計 w和b的最⼩⼆乘法估計 最⼩⼆乘法就是基於及預測值和真實值的均⽅差最⼩化的⽅法來估計參數值 線性模型的優點 形式簡單、易於建模 可解釋性 非線性模型的基礎 ⼴義線性迴歸 只要學到w和b，模型就可以確定。對於任意的測試樣例x，只要輸⼊它的屬

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