1.本節重點知識點用自己的話總結出來，可以配上，以及說明該知識點的重要性
1）。機器學習演算法中回歸演算法的分類
2）回歸與分類的區別
分類和回歸的區別在於輸出變數的型別（**的目標函式是否連續）。
定量輸出稱為回歸，或者說是連續變數**；
定性輸出稱為分類，或者說是離散變數**。
3）線性回歸的定義
定義：線性回歸通過乙個或者多個自變數與因變數之間進行建模的回歸方法，其中可以為乙個或者多個自變數之間的線性組合。
4）線性模型：
回歸分析中，只包括乙個自變數個乙個因變數，且二者的關係可用一條直線近似便是，這種回歸分析稱為醫院線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數。且自變數和因變數之間是線性關係，則稱為多元線性回歸分析。
線性關係模型方程式
5）線性回歸的損失
任何一件事的過程都有一定的誤差，**也不例外，而這個範圍稱為最小二乘法。
6）明確線性回歸演算法的缺點，並對其進行優化。
7).本章主要內容總結
2.思考線性回歸演算法可以用來做什麼？
應用於房價分析
電影票房預估
家庭用電用水**
3.自主編寫線性回歸演算法 ，資料可以自己造，或者從網上獲取。
第四次作業
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