机器学习 | 简单线性回归和最小二乘法

最近一段时间在学习机器学习算法，看了一些视频，打算整理下做成笔记，方便以后看。 线性回归：能够用一个直线比较精确地描述数据之间的关系，当出现新的数据的时候，能够预测出一个简单的值。 线性回归算法主要来解决回归问题，本身思想简单，容易实现，是许多强大的非线性墨香的基础，而且结果比较直观好解释。 目标：寻找一条直线，最大程度的“拟合”样本特征和样本输出标记之间的关系。 如图假设找到了最佳拟合直线方程：

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