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首先，簡單通過機器學習的例子來引入今天的話題。
上表是某地區的房屋售價數據。
線性模型如下：
y=f（w）=xw
其中，y表示價格，x表示大小。
可以擬合出一條上圖的數據，但是到底哪個函數最好呢？
其實這是機器學習的入門知識，會的人應該在腦海中立馬有了自己的函數構架了。
通過最小二乘迴歸：
square loss具有平滑性。
如果是最小絕對偏差：
absolute loss 不具有平滑性。
還有，用高維模型的話，如下：