机器学习_第四天（线性回归+岭回归+逻辑回归）
文章目录1、回归算法-线性回归分析1.1 线性模型1.2 线性回归1.3 损失函数(误差大小)1.3.1 最小二乘法之正规方程（小数据，少特征）1.3.2 最小二乘法之梯度下降（大数据>10w，多特征）1、回归算法-线性回归分析1.1 线性模型通过属性的线性组合来进行预测的函数：f(x)=w1x1+w2x2+…+wnxn+bw为权重；b称为偏置项，可以理解为w0×11.2 线性回归定义：线性回归通过一个或者多个自变量（特征）与因变量（目标值）之间关系，进行建模的回归分析。线性组合中
