机器学习入门线性回归

机器学习入门中的线性回归是一种有监督学习方法，用于建立一个线性模型，以预测一个连续的输出变量。线性回归的目标是通过在训练数据上学习到的权重和偏差，使得预测值与实际值之间的差距最小化。

在线性回归中，我们通过拟合一个线性函数来建立模型。这个线性函数可以表示为 y = w*x + b，其中 y 是预测的输出变量，x 是输入变量，w 是权重，b 是偏差。

为了找到最佳的权重和偏差，我们使用了最小二乘法来最小化预测值与实际值之间的平方差。具体地说，我们将训练数据中的每个样本的预测值与实际值之间的平方差相加，然后通过调整权重和偏差来最小化这个总和。

除了基本的线性回归之外，我们还可以引入正则化的概念，例如 L1 正则化和 L2 正则化。这些正则化项可以帮助我们限制模型的复杂度，防止过拟合的发生。L1 正则化通过加上权重的绝对值之和，而 L2 正则化则通过加上权重的平方和来实现。

线性回归是机器学习中最简单也是最常用的方法之一，它被广泛应用于预测和分析任务中。了解线性回归的基本原理和应用可以为进一步学习其他机器学习方法打下基础。

参考资料：
http://freemind.pluskid.org/machine-learning/sparsity-and-some-basics-of-l1-regularization/
http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2010/12/05/mathmatic_in_machine_learning_1_regression_and_gradient_descent.html
The Elements of Statistical Learning，ch3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习方法：回归（一）：线性回归Linear regression](https://blog.csdn.net/weixin_30617797/article/details/95509767)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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