線性回歸的機器學習型別：監督學習。
注：監督學習的概念
訓練樣本的資料集存在標籤集，在機器u型誒下訓練過程中需要用到標籤集的資訊，完成擬合模型的訓練，故稱之為監督學習。監督學習也可以理解為有標準答案的學習，越接近標準答案，訓練的結果越好。
線性回歸的任務：訓練乙個對映，可以很好地擬合訓練樣本的資料，同時泛化能力（推廣能力）也表現很好。
注:泛化能力
泛化能力，即在測試樣本的推廣能力，樣本集分為訓練集和測試集，模型利用訓練集的樣本完成訓練之後，需要在測試集檢測其能力，稱之為泛化能力。
機器學習之線性回歸模型
1.線性回歸 什麼是回歸？從大量的函式結果和自變數反推回函式表示式的過程就是回歸。線性回歸是利用數理統計中回歸分析來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。一元線性回歸 只包括乙個自變數 和乙個因變數 且二者的關係可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。公式 多...
機器學習之線性回歸理解
什麼是線性回歸？乙個標籤y和乙個特徵資料x呈線性關係，則x和y的線性方程為 y wx b 則又由線性方程可知，將多個回歸係數w和特徵值x構建成相對應的向量，可得線性回歸方程 y wx t b 則假設我們有m個樣本n個特徵 則ym wxm t b 最小二乘法 1.再假設wz是最合適得回歸係數 2.把所...
白話機器學習 線性模型之線性回歸
輸入 x x1 x2 x3 xd 表示 示例有d個屬性，xi表示第i個屬性 y表示輸入x的標記。x，y 組成樣本點。輸出 通過訓練樣本集，學習乙個通過屬性的線性組合進行 的函式 f x w1x1 w2x2 w3x3 wdxd 一般用向量形式寫成 線性模型形式簡單 易於建模，但是卻蘊含著機器學習中的一...