机器学习基础之线性回归

一、线性回归 定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个成为回归系数的模型参数的线性组合； 一元线性回归：涉及到的变量只有一个； 多元线性回归：设计到的变量两个或两个以上； 通用公式：h(w) = w0 + w1 * x1 + w2 * x2 + … = wTx 损失函数： 损失函数最小化：最小二乘法之正规方程和最小二乘法之梯度下降； 最小二乘法之正规

>>阅读原文<<