机器学习_线性回归_回归系数

1、用线性回归找到最佳拟合直线 应该怎么从一大堆数据里求出回归方程呢？假定输入数据存放在矩阵X中，结果存放在向量y中： 而回归系数存放在向量w中： 那么对于给定的数据x1，即矩阵X的第一列数据，预测结果u1将会通过如下公式给出： 现在的问题是，手里有数据矩阵X和对应的标签向量y，怎么才能找到w呢？一个常用的方法就是找出使误差最小的w。这里的误差是指预测u值和真实y值之间的差值，使用该误差的简单累加

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