Linear regression

线性回归属于回归问题。对于回归问题，解决流程为：         给定数据集中每个样本及其正确答案，选择一个模型函数h（hypothesis，假设），并为h找到适应数据的（未必是全局）最优解，即找出最优解下的h的参数，这里我们称之为向量θ。 最基本的单变量线性回归（Single-linear regression）：  形如h(x)=θ_0 + θ_1*x1 多变量线性回归（Multi-linea

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