摘要： 多元线性回归是最简单的机器学习模型，通过给定的训练数据集，拟合出一个线性模型，进而对新数据做出预测。 对应的模型如下： n: 特征数量。 一般选取残差平方和最小化作为损失函数，对应为： M:训练样本数量。 通过最小化代价损失函数，来求得 值，一般优化的方法有两种，第一是梯度下降算法（Gradient Descent），第二种是矩阵法（The norm... 阅读全文