機器學習（6）--簡單梯度下降及線性迴歸

一、線性迴歸 在迴歸分析中，一個自變量和一個因變量的關係可用一條直線近似表示，稱爲一元線性迴歸分析。當自變量大於一個的時候，稱爲多元線性迴歸。以房價-住宅面積爲例。   每組數據（住宅面積，房價）可以在座標軸中用點表示   （1）目標方程：我們希望模型擬合fits出一條直線 y=ax+b，以此表示住宅面積和房價之間的關係。 （2）衡量指標：當二維座標系上分佈的點離直線的距離之和越小（大多數點離直線

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