【菜鸟笔记|机器学习】线性模型

理论部分： 线性模型是最基础的模型，便于我们掌握机器学习的基本方法。机器学习可以分为两大类任务：回归任务，分类任务。因此我把线性模型做如下分类： 一、线性回归 机器学习，就是根据已知数据，学习出一个数学函数。对于线性回归，需要学习的函数形式为： 只要学得了其中的ω和b，模型就被确定了。确定参数的关键在于衡量预测输出f(x)与实际输出y之间的差距。 1.二元线性回归 二元线性回归需要学的函数为： 利

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