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原创 【机器学习（一）】线性回归

1.线性回归原理 1.1简单线性回归 当一个变量会随着另一个变量的变化而变化，比如随着工作年数的增长，你的工资的变化情况，这之间就存在一种近似的线性关系。 简单的线性回归模型如下： y=θx+b y=θx+b y=θx+b 其中x表示特征值（如工作年份），θ表示权重，b表示为偏置量，y表示标签（如工资） 上述的模型也可以看做是有两个特征值的模型，其中x0x_0x0​始终为1，如下所示， θ=(θ0,θ1) θ=(θ_0,θ_1) θ=(θ0​,θ1​) X=(x0x1) X=\begin{pmatrix}x