线性回归原理
摘要：
首先要明白线性回归的基本公式： 向量的表达公式就是： 在机器学习里面，目标就是通过既有的X,y数据来推断出theta的值，来使得该公式最大化的接近点集区域；为了实现这个，采用的工具就是M均方差错误（Mean Square Error，MSE）；就是让推断出来的theta和X的乘积于原始y数据之差尽量 阅读全文
posted @ 2018-08-08 13:57 张叫兽的技术研究院 阅读(207) 评论(0) 推荐(0) 编辑
