sklearn之线性回归和梯度下降

线性回归

定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合

通用公式：

其中w,x为矩阵：

属性和权重的一种组合来预测结果

矩阵也是大多数算法的计算基础

矩阵乘法：

损失函数(误差大小)

y_i为第i个训练样本的真实值
h_w (x_i)为第i个训练样本特征值组合预测函数

总损失定义：

又称最小二乘法

如何去求模型当中的W，使得损失最小？（目的是找到最小损失对应的W值）

最小二乘法之正规方程

求解：

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