1.本節重點知識點用自己的話總結出來，可以配上，以及說明該知識點的重要性
機器學習裡的監督學習分為回歸和分類。回歸是連續型的，分類是離散型的。回歸又分為線性回歸，logistic回歸和回歸評估。
一元線性回歸 公式：y=ax+b
一般來說，線性回歸都可以通過最小二乘法求出其方程，可以計算出對於y=bx+a的直線。
2.思考線性回歸演算法可以用來做什麼？（大家盡量不要寫重複）
**流行病學、經濟學和金融。
3.自主編寫線性回歸演算法 ，資料可以自己造，或者從網上獲取。（加分題）
線性回歸演算法
1 有監督學習 supervised learning 不僅把訓練資料丟給計算機，而且還把分類的結果 資料具有的標籤 也一併丟給計算機分析。計算機進行學習之後，再丟給它新的未知的資料，它也能計算出該資料導致各種結果的概率，給你乙個最接近正確的結果。由於計算機在學習的過程中不僅有訓練資料，而且有訓練結...
線性回歸演算法
什麼是線性回歸？統計學中，線性回歸 linear regression 是利用稱為線性回歸方程的最小平方函式對乙個或多個自變數和因變數之間關係進行建模的一種回歸分析。原理與推導 損失函式 loss function 是定義在單個樣本上的，算的是乙個樣本的誤差。代價函式 cost function 是...
線性回歸演算法
size in feet x price in 1000 s y 2104 4601416 2321534 315852 178m 訓練樣本的數目 例如上述 有四行就有4個樣本數目，有多少行就有多少樣本數目 x s 輸入變數或者目標變數 y s 輸出變數或者目標變數 x,y 則表示乙個訓練樣本 線性...