[机器学习-1]线性回归

线性回归（linear regression）

线性回归的大致步骤为(看不懂的，可以看看我之前写的机器学习-0里）
Figure 1

一元函数的线性回归

线性回归是机器学习算法，仍旧符合我之前给出的机器学习算法的通式
首先，建立H（这里theta0与变量没有相互作用，这种参数称作dummy variable）

Figure 2
其次，构造loss函数（通常使用的是欧氏距离）

Figure 3

Figure 4
最后我们要找到最优的参数（注意H是关于最优参数的函数的集合）

Figure 5

Figure 6

多元函数的线性回归

Figure 7
对于多元函数，目标函数可能就长这样

Figure 8
还是重复上面与一元函数一样的分析

Figure 9
最后用梯度下降法进行迭代

Figure 10

线性回归的参数类型

主要有三种

Figure 11