機器學習之迴歸模型

基本形式 線性模型(linear model)就是試圖經過屬性的線性組合來進行預測的函數，基本形式以下： python f(x)=wTx+b 許多非線性模型可在線性模型的基礎上經過引入層結構或者高維映射（好比核方法）來解決。線性模型有很好的解釋性。 線性迴歸 線性迴歸要求均方偏差最小: git (w∗,b∗)=argmin∑i=1m(f(xi)−yi)2 均方偏差有很好的幾何意義，它對應了經常使用

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