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RSS订阅原创 机器学习的十大算法
线性回归模型假设自变量和因变量之间的关系可以用一条直线来表示。模型可以表示为 y = θ0 + θ1x1 + θ2x2 + … + θnxn，其中 θ0, θ1, θ2, …, θn 是模型的参数，表示自变量对应的权重。线性回归的目标是找到最优的参数值，使得模型预测结果与实际观测值之间的误差最小化。常用的损失函数是均方误差（Mean Squared Error）：MSE = (1/N) * ∑(y - ŷ)^2，其中 y 是实际观测值，ŷ 是模型预测值，N 是样本数量。
2024-03-21 14:13:36
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空空如也
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