python机器学习笔记之线性回归算法
线性回归算法概述 从一个例子出发： 这里假设关系为线性关系： 整合的那个地方将θ_0∗1 ，这样x=1，最终整和成如上形式 PS：为什么要写成这种形式？ 运算上矩阵是优于使用for循环进行一行一行的计算，所以机器学习中的数据我们都会将其处理成矩阵形式 误差项分析 误差定义为ϵ ，解释为对一组x预测出的结果与这组数据真实对应的数据的差值 误差的核心，如上所示，有三点：独立，同分布和高斯分布 独立和同
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