摘要：
线性回归是回归模型 感知器、逻辑回归以及SVM是分类模型 线性回归：f(x)=wx+b 感知器：f(x)=sign(wx+b)其中sign是个符号函数，若wx+b>=0取+1，若wx+b<0取-1 它的学习策略是最小化误分类点到超平面的距离， 逻辑回归：f(x)=sigmoid(wx+b)取值范围在 阅读全文
摘要：
1、线性回归 回归的目的是预测数值型数据的目标值。目标值的计算是通过一个线性方程得到的，这个方程称为回归方程，各未知量（特征）前的系数为回归系数，求这些系数的过程就是回归。 对于普通线性回归使用的损失函数一般为平方误差。把其用最小二乘法进行优化得到的关于系数w求导所得到的矩阵形式的表达式求得的w便为 阅读全文