摘要： 一、线性回归 假设函数: $Y = \theta^{T}X + B$ 损失函数: $Loss = \frac{1}{2m}[(\theta^{T}X + B) - Y_{real}]^{2}$ 每个预测值和真实值之间的均方误差，Loss越小则表示模型越好 这个损失函数是一个凸函数，所以有全局最优解， 阅读全文