線性迴歸機器學習算法介紹

在解釋什麼是線性迴歸之前，我們先舉個例子！ 假設我們已知m個樣本，樣本里有n個特徵x，和對應的輸出y。表達式如下： 現在出現了一個新的數據集 需要預測它對應的輸出y是多少。 首先我們需要知道的是，如果輸出y是連續的，則是迴歸問題，否則是分類問題。 如果是分類問題，那我們應該對前面的m個樣本擬合，建立類似以下形式的線性方程： 這樣，我們就可以對新的數據集做出預測，求出對應的y值啦。當然，對於擬合出來

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