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上传时间: 2021-01-06
详细说明：机器学习数学基础之线性回归1. 线性回归公式2. 利用矩阵对线性公式整合3. 误差项分析4. 似然函数5. 最小二乘★（矩阵求导公式）
（本文为学习总结笔记，如有雷同请无视）
知识点：
1、利用矩阵的只是对线性公式进行整合
2、误差项的分析
3、似然函数的理解
4、矩阵求偏导
5、线性回归的最终求解
1. 线性回归公式
y=wk+b
y = wk +b
y=wk+b
其中b为误差值，对最终的结果影响较小。
线性回归中最重要的求解即为求w。
线性回归在有监督的情况下使用——先利用一定的已知数据进行求解w，再根据w与输入的x求得y
2. 利用矩阵对线性公式整合
线性回归的特征值一般有很多个，即存在
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