新人一枚，以前沒接觸過深度學習這方面的，只有乙個籠統概念，
第一章線性回歸，
吳恩達老師的機器學習課程，介紹的第乙個模型就是線性回歸模型。機器學習（尤其是監督學習），主要圍繞分類和回歸兩類問題展開，而線性回歸模型作為最簡單的回歸模型，與大多數監督學習演算法具有相同的建模思路，包括建立損失函式、優化引數、模型評估。可謂麻雀雖小五臟俱全，了解線性回歸的建模思想能夠有助於理解複雜的深度學習模型。
乙個簡單的線性回歸：
import numpy as np
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
x = random.uniform(0, 30, 100) # 隨機生成在[0,30]區間內服從均勻分布的100個數
y = 1.85 * x + random.normal(2, 5, 100) # 對x乘以固定係數後加上隨機擾動
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel(『x』)
plt.ylabel(『y』)
plt.show()
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