[機器學習]Scikit-Learn學習筆記04—線性迴歸之最小二乘法

基礎概念 線性迴歸是很常見的一種迴歸，線性迴歸可以用來預測或者分類，主要解決線性問題。 線性迴歸過程主要解決的就是如何通過樣本來獲取最佳的擬合線。最常用的方法便是最小二乘法，它是一種數學優化技術，它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。 「最小二乘法」的核心就是保證所有數據偏差的平方和最小。（「平方」的在古時侯的稱謂爲「二乘」） 「最小二乘法」數學推導 數據集 這裏的數據採用Scikit-

>>阅读原文<<