机器学习-线性学习

一、线性回归1 回归和分类的区别在于要预测的目标是连续值定义：给定由m个属性描述的样本x=(x1,x2…xn),其中xi是x在第i个属性上的取值，线性回归试图学得一个通过属性值的线性组合来进行预测函数：f(x)=w1x1+w2x2+......+wmxm+bf(x)=w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+......+w_{m}x_{m}+bf(x)=w1​x1​+w2​x2​+......+wm​xm​+b一般的向量的形式是f(x)=wtx+bf(x)=w^{t}x+bf(x)=wtx+