线性回归算法推导

通常，将机器学习中的监督算法分为回归，与分类两种。 回归：透过数据最终能预测出一个值，该值为分类区间的某一个值 分类：最终得到的唯一的类别值 权重参数对结果影响较大，偏置参数对最终结果影响较小 权重参数与theta的组合进行拟合平面，但误差不可避免 机器学习的目的：找出一条拟合曲线，误差最优 X0 = 1 计算：基本上基于矩阵计算 y = wx + b 假设去同一家银行贷款。 对于不同的银行，其分

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