機器學習之線性迴歸（機器學習基石）

引子 在一個二元分類的問題中我們通常得到的結果是1/0，而在分類的過程中我們會先計算一個得分函數然後在減去一個門檻值後判斷它的正負若爲正則結果爲1若爲負結果爲0。 事實上從某種角度來看線性迴歸只是二元分類步驟中的一個截取它沒有後面取正負號的操作，它的輸出結果爲一個實數而非0/1。我們稱這樣的數學模型爲線性迴歸。 在傳統上統計學家給出的結果是如下： 它的物理意義就是要提取多筆資料的特徵用一個線性的函

>>阅读原文<<