線性迴歸及其機率解釋

線性迴歸是一種監督學習方法. 對每一個樣原本說： web hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+...+θnxn 即： h(x)=∑i=0nθixi=θTX 其中， hθ(x) 爲預測值， xi 爲樣本的第i個特徵，且 x0=1 ； θi 爲該特徵下的權重。線性迴歸就是要在已有的樣本特徵和標籤下學習特徵權重，從而在待測樣本中應用學習好的特徵權重，獲得待測樣本的標籤。 定義損失函數： J(θ)=12

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