复习机器学习算法：线性回归

Logistic回归用来分类，线性回归用来回归。

 

线性回归是把让样本的属性前面加系数，相加。代价函数是误差平方和形式。所以，在最小化代价函数的时候，可以直接求导，令导数等于0，如下：

 

也可以使用梯度下降法，学习的梯度和Logistic回归形式一样。

 

线性回归的优点：计算简单。

缺点：不好处理非线性数据。