线性回归

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1. 基本原理 线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记 考虑一种最简单的情形：输入属性的数目只有一个，即 $$ D = \left \{ \left ( x^{i},y^{i} \right ) \right \} _{i=1}^{m} ，其中x_{i}\in \mathbb{R}，线性回归试图学得 ，使得 D=\left \{ \left ( x_{i},y_{i} \right ) \right \}_{i=1}^{m}2.策略 均方误差是回归任务中最常用的性能度量，因此我们可试图让均方误差最小化，即 ,基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法” 3.算法 求解

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