sklearn調包俠之線性迴歸

線性迴歸原理 如圖所示，這是一組二維的數據，我們先想想如何通過一條直線較好的擬合這些散點了？直白的說：儘量讓擬合的直線穿過這些散點（這些點離擬合直線很近）。 目標函數（成本函數） 要使這些點離擬合直線很近，我們需要用數學公式來表示： 梯度下降法 之前在講解迴歸時，是通過求導獲取最小值，但必須滿足數據可逆，這裏通常情況下使用梯度下降法，也就是按着斜率方向偏移。詳細可看這篇文章（https://www

>>阅读原文<<