機器學習筆記（1）

  如果特徵和結果之間滿足線性關係，那麼我們可以用線性函數去對這個關係進行擬合。通常使用形如y = w*x+b的多項式。我們需要評估評估擬合的好壞，使用損失函數。通常使用平方和。因爲誤差通常滿足高斯分佈，而我們希望模型在全部樣本上預測最準，即概率積最大，於是採用最大似然估計的方法對它進行求導得到平方和的表達式。我們通常使用梯度下降的方法尋找最優的w和b。因爲這是一個凸優化問題，只有一個極小值，因此

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