机器学习（二）--线性模型

二、线性学习模型 回归跟分类的区别在于要预测的目标函数是连续值。 线性模型优点： ①形式简单、易于建模 ②可解释性 提及线性学习，我们首先会想到线性回归。 1、线性回归 线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参数w和b。 线性回归模型一般形式： 其中 xi 是x在第i个属性上的取值。 向量形式： （1）目标

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