机器学习算法--线性模型

1.基本形式 线性模型：给定一组样本X=(x1,x2...xd)，其中xi是X在第i个属性上的取值，通过属性线性组合来预测函数 其中W=(w1,w2...wd)分别为各个属性xi的权重。 1.1线性回归：数据集D={(x1,y1),(x2,y2)...(xm,ym)}，其中xi={xi1,xi2...xid},yi是实数，寻找一个线性模型使得尽可能准确预测实值输出标记。 多元线性回归： 让W`=(

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