輸入：x=（x1；x2；x3；…；xd)。表示：示例有d個屬性，xi表示第i個屬性；y表示輸入x的標記。（x，y）組成樣本點。
輸出：通過訓練樣本集，學習乙個通過屬性的線性組合進行**的函式
f(x) = w1x1 + w2x2 + w3x3 + … + wdxd；
一般用向量形式寫成：
線性模型形式簡單、易於建模，但是卻蘊含著機器學習中的一些重要的基本思想。輸入：給定資料集d = ，其中xi=(xi1;xi2;xi3;…;xid)，y術語r，輸出標記；
輸出：回歸模型，該模型盡可能準確的**實值輸出標記；
由於輸入x有很多的屬性，我們為了方面研究，暫時只考慮只有乙個屬性的情況，之後我們再研究多個屬性的情況。那麼問題轉化為，求如下的線性模型（目標函式）
ok，到目前為止，我們已經知道了我們要求解的目標函式，那麼損失函式或者或代價函式如何定義呢，我們要採用什麼樣的方法來確定目標函式中的引數w和引數b呢？3. 損失函式
下面先介紹幾個術語
ok，那麼目前我們已知的是，我們有個訓練樣本集，有m個樣本點，每個樣本點有1個屬性，乙個標記。我們要求出乙個模型，這個模型要盡量擬合所有的訓練樣本點，那麼乙個樸素的思想就是通過該模型**的標記與真正的標記的偏差和最小– ==最小二乘法==；公式如下推倒：
多元回歸的處理如下：
機器學習之線性回歸模型
1.線性回歸 什麼是回歸？從大量的函式結果和自變數反推回函式表示式的過程就是回歸。線性回歸是利用數理統計中回歸分析來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。一元線性回歸 只包括乙個自變數 和乙個因變數 且二者的關係可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。公式 多...
機器學習演算法 線性模型 線性回歸
線性回歸 是試圖學得乙個線性模型盡可能準確地 實值輸出標記。西瓜書 個人通俗理解就是簡單線性回歸找到一條直線盡可能到給出的樣本點距離要小，多維則變成找乙個超平面。如上圖 3.1 3.2 均方誤差最小的直線，均方誤差即學習器到真實值的距離的平方和，來刻畫擬合直線到樣本點的差距 一元回歸不需要用到矩陣求...
機器學習之線性回歸
訓練樣例 x y 輸入變數 特徵 x ps n 1行，1 列 輸出變數 目標變數 y訓練樣例總數 m 特徵維度 n第 i 個訓練樣例 x i y i 所有訓練樣例的輸入變數組成的矩陣 x ps m行，n 1 列，每行是 x i t 所有訓練樣例的輸出變數組成的矩陣 y ps m行，1 列 下表是某地...