【菜鳥筆記|機器學習】線性模型

理論部分： 線性模型是最基礎的模型，便於我們掌握機器學習的基本方法。機器學習可以分爲兩大類任務：迴歸任務，分類任務。因此我把線性模型做如下分類： 一、線性迴歸 機器學習，就是根據已知數據，學習出一個數學函數。對於線性迴歸，需要學習的函數形式爲： 只要學得了其中的ω和b，模型就被確定了。確定參數的關鍵在於衡量預測輸出f(x)與實際輸出y之間的差距。 1.二元線性迴歸 二元線性迴歸需要學的函數爲： 利

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