線性迴歸原理推導與算法描述

目錄 一、概念 二、原理與推導 三、算法描述   一、概念 線性迴歸（Linear Regression）是一種通過屬性的線性組合來進行預測的線性模型，其目的是找到一條直線或者一個平面或者更高維的超平面，使得預測值與真實值之間的誤差最小化。 二、特點 優點：結果具有很好的可解釋性（w00直觀表達了各屬性在預測中的重要性），計算熵不復雜。 缺點：對非線性數據擬合不好 使用數據類型：數值型和標稱型數據

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