當我們用線性回歸模型去做回歸問題時，會接觸到誤差項這個概念
對於乙個線性回歸模型
y (i
)=θt
xi
y^=\theta^tx^
y(i)=θ
txi其實往往不能準確**資料的真實值，這是很正常的，各種各樣的因素會使真實值很難符合線性分布，但對於有些資料分布總體會符合線性分布，但不能完全接近，這是很合理的。對於那些很接近線性分布的資料，可以訓練模型去盡量的擬合資料。
對於每乙個樣本其實會有這樣乙個公式：
y (i
)=θt
xi+ε
(i
)y^=\theta^tx^+\varepsilon^
y(i)=θ
txi+
ε(i)
其中ε (i
)\varepsilon^
ε(i)
就叫做誤差項，如果這個誤差項分布符合均值為0的正太分布，那麼我們就可以認為我們得到的模型是正常的，也就是說得到了乙個線性回歸合理的模型。但要做到這一步，跟資料的真實分布是有很大關係的。
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