线性回归，是最简单的回归模型，其中最大名鼎鼎的例子是房价预测问题了。给定一定的房屋的基本特征，需要找到特征和房价之间的规律，最后给定一堆房屋数据，去预测房屋的价格。解决房价问...
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机器学习笔记(1)--线性回归 -
数学公式推导很漂亮
L1,L2,L0区别，为什么可以防止过拟合
引入 监督学习的过程可以概括为：最小化误差的同时规则化参数。最小化误差是为了让模型拟合训练数据，规则化参数是为了防止过拟合。参数过多会导致模型复杂度上升，产生过拟合，即训练误...