机器学习之二：线性模型

一、基本形式

1）定义

已知示例$x$，线性模型想要学习一个由属性的线性组合进行预测的函数，可表示为$y = w^Tx +b$。

2）优势

1. 线性模型形式简单，易于建模
2. 可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射得到功能更强大的非线性模型
3. 由于 $w$ 直观的表达了各属性的重要程度，故线性模型具有很好的可解释性

二、线性回归

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