机器学习基石第九讲笔记

Lecture 9: Linear Regression线性回归 9-1 线性回归问题 信用额度问题： x=(x0,x1,x2,...,xd)为顾客特征，y是输出的加权后的信用额度，线性回归假说为h，如图： 那么线性回归长什么样呢？在输入为一维时如左图，输入为二维时如右图： 线性回归分析想要做的就是找到一个最好的线或者最好的面，希望红色的线的部分越小越好。 那通常是怎么使得红色的线最小呢？一般是s

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