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复习机器学习算法：线性回归

来源：程序员人生发布时间：2015-03-27 08:25:39 阅读次数：2989次

Logistic回归用来分类，线性回归用来回归。

线性回归是把让样本的属性前面加系数，相加。代价函数是误差平方和情势。所以，在最小化代价函数的时候，可以直接求导，令导数等于0，以下：

也能够使用梯度降落法，学习的梯度和Logistic回归情势1样。

线性回归的优点：计算简单。

缺点：不好处理非线性数据。

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