【机器学习】线性回归模型

一、线性回归模型概述 线性回归模型：简单的来说就是在样本空间中的一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，并且我们要使得预测值与真实值之间的误差最小化。 三维样本空间如下图： 二维样本空间： 二、线性回归模型 给定训练集 D = ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , … , ( x n , y n ) D={(x_1,y_1 ),(x_2,y_2 ),…,(x_n,y_n)

>>阅读原文<<