机器学习之回归模型

基本形式 线性模型(linear model)就是试图经过属性的线性组合来进行预测的函数，基本形式以下： python f(x)=wTx+b 许多非线性模型可在线性模型的基础上经过引入层结构或者高维映射（好比核方法）来解决。线性模型有很好的解释性。 线性回归 线性回归要求均方偏差最小: git (w∗,b∗)=argmin∑i=1m(f(xi)−yi)2 均方偏差有很好的几何意义，它对应了经常使用

>>阅读原文<<