线性回归推导（一）--模型介绍

一、线性回归 线性回归（linear regression）是回归问题中的一种，其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。线性回归的目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。 二、简单线性回归 样本只有一个特征x，目标值为y； 假设 h ( x ) = θ 0 + θ 1 x h(x)=\theta_{0}+\theta_{1}x h(x)

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