机器学习之线性回归（机器学习基石）

引子 在一个二元分类的问题中我们通常得到的结果是1/0，而在分类的过程中我们会先计算一个得分函数然后在减去一个门槛值后判断它的正负若为正则结果为1若为负结果为0。 事实上从某种角度来看线性回归只是二元分类步骤中的一个截取它没有后面取正负号的操作，它的输出结果为一个实数而非0/1。我们称这样的数学模型为线性回归。 在传统上统计学家给出的结果是如下： 它的物理意义就是要提取多笔资料的特征用一个线性的函

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