《机器学习实战》——预测数值型数据：回归

这是基于《机器学习实战》一书的第八章内容总结而成的知识，有一些案例和相关的代码，即可获取。 8.1 用线性回归找到最佳拟合曲线 假设输入数据存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量w中，那么对于给定的数据X1，预测结果将会通过Y1=X1.T×w给出。如何找出误差最小的W，一般采用平方误差最小，即最小二乘法。平方误差可以写做： 用矩阵表示还可以写做（y-x*w）.T*(y-x*w)。如果对w求导，得到x

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