机器学习 线性回归 argmin

机器学习中的线性回归是一种常见的监督学习方法，它用于建立一个线性模型，以预测一个连续的输出变量（因变量）与一个或多个自变量之间的关系。其中，argmin是线性回归中的一个重要概念，它表示求解使得损失函数最小化的模型参数的过程。在线性回归中，损失函数通常采用最小二乘法，即通过最小化观测值与模型预测值之间的差距来确定最佳的模型参数。因此，argmin的作用是找到最能拟合数据的模型参数。