線性迴歸及梯度降低算法詳解

1、線性迴歸問題   迴歸最簡單的定義是，給出一個點集D，用一個函數去擬合這個點集，而且使得點集與擬合函數間的偏差最小，若是這個函數曲線是一條直線，那就被稱爲線性迴歸，若是曲線是一條二次曲線，就被稱爲二次迴歸。   總的來講，迴歸的目的就是創建一個迴歸方程用來預測目標值，迴歸的求解就是求這個迴歸方程的迴歸係數。預測的方法固然十分簡單，迴歸係數乘以輸入值再所有相加就獲得了預測值。   下面以一元線性

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