机器学习1——线性回归、误差推导

有监督——分类、回归

一、线性回归

对于一个线性方程，没办法拟合所有的数据点，但是要尽可能的覆盖尽可能多的点。

在下面的图中，x0=1。添加这一项的目的是：将数据矩阵补全（比如年龄是x1、工资是x2，那么x0手动添加到第一列）

希望误差越小越好，即损失函数

数据使用线性回归的前提：数据必须相互独立，不能数据1 影响数据2 ；数据1 和 数据2 不能来自不同的环境；

 

笔记：

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