线性回归模型总结

线性模型(Linear model)主要是想通过属性学得一个线性组合来预测函数。一般表示为：
$$f(x)=w_1{x}_1+w_2{x}_2+\cdots +w_n{x}_n+d$$
向量形式为：
$$f(x)=W^{T}x+d$$

线性回归

线性回归(Linear Regression)模型是一个有监督回归模型，预测的结果是连续值。
假设f为输入的特征x的线性函数，有：
$$f(x)={\theta }_0{x}_0+{\theta }_1{x}_1+$$