线性回归和正则化（Regularization）

1.线性回归介绍   X指训练数据的feature，beta指待估计得参数。 详细见http://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%80%E8%88%AC%E7%BA%BF%E6%80%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B 使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法。 令最小二乘项的偏导为0(为0时RSS项最小），求Beta估计值，得到最小二乘的向量形式。 最

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