线性回归原理

一、 线性回归的模型函数和损失函数

对于n维特征的样本数据，如果我们决定使用线性回归，那么对应的模型是这样的：

　　　　$h_\theta(x_1, x_2, ...x_n) = \theta_0 + \theta_{1}x_1 + ... + \theta_{n}x_{n} $

增加一个特征$X_0=1$，得到$h_\mathbf{\theta}(\mathbf{X}) = \mathbf{X\theta}$

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