机器学习入门-线性模型（一）

本次学习的内容是《机器学习》一书中的线性模型这一章节另外这一章节理论性的东西更多，所以还学习了《Machine Learning in Action》中的Logistic回归，实战了一些简单的例子作为互补参考。

代码以及测试用例：
https://github.com/CallMeSp/MachineLearning.git

正文

先说一个数学符号：
arg min f(x) 是指使得函数 f(x) 取得其最小值的所有自变量 x 的集合。比如，函数 cos(x) 在 ±π、±3π、±5π、……处取得最小值（-1），则 argmin cos(x) = {±π, ±3π, ±5π, …}。
如果函数 f(x) 只在一处取得其最小值，则 argmin f(x) 为单点集.

基本形式

给定d个属性描述的示例$x=（x_1;x_2;...;x_d)$,其中xi是x在第i个属性的取值。线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即