簡單的線性迴歸
標準的線性迴歸模型通過一系列的預測參數的線性組合來預測一個數字變量，其係數通過最小化訓練集上的平方預測誤差的總和進行學習。
線性迴歸嚴重依賴於數據的假設，其更多的數學觀點如下：
普通最小二乘法與上述假設之間的關係：
使用MLE或MAP進行權重估計：
損失函數——最小平方損失：
Q：模型與損失函數之間有什麼關係？
機器學習（二）：線性迴歸
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標準的線性迴歸模型通過一系列的預測參數的線性組合來預測一個數字變量，其係數通過最小化訓練集上的平方預測誤差的總和進行學習。
線性迴歸嚴重依賴於數據的假設，其更多的數學觀點如下：
普通最小二乘法與上述假設之間的關係：
使用MLE或MAP進行權重估計：
損失函數——最小平方損失：
Q：模型與損失函數之間有什麼關係？