【机器学习】线性回归（理论）

线性回归（理论）

一、概论
- 1、何为线性回归
- 2、问题的抽象
- 3、误差的引入
- 4、极大似然估计的引入
- 5、目标函数的优化
二、梯度下降
- 1、何为梯度下降
- 2、利用梯度下降进行函数寻优
- 3、梯度下降的一些问题
- - Ⅰ 迭代步长
  - Ⅱ 算法的初始位置
  - Ⅲ 数据的取值范围差异
  - Ⅳ 鞍点现象
- 4、常见的梯度下降算法
三、多项式回归
- 1、多项式回归的引入
- 2、单项式与多项式的定义
- 3、多项式回归的实现
四、正则化
- 1、正则化的引入
- 2、正则化的效果
五、实战部分

一、概论

1、何为线性回归

线性回归（Linear Regression）是确定两种或两种以上变量之间所存在的定量关系的一种统计方法。
来看一种最简单的情况，下面是一组给出的数据：

现在我问你，如果现在

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