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小白也能入门机器学习-线性回归
你让机器人来帮你进行工作，刚开始的时候它肯定啥都不会，我们得一点点的教它，等他慢慢熟悉我们的工作了（数据），也就意味着我们的回归方程效果会更好了。
简单线性回归：1 损失函数：在机器学习中，所有的算法模型其实都依赖于 最小化或最大化某一个函数 ，我们称之为“ 目标函数 ”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。
线性回归的位置如上图所示，它属于机器学习 — 监督学习 — 回归 — 线性回归。什么是回归？回归是一种基于独立预测变量对目标值进行建模的方法。回归的目的主要是用于预测和找出变量之间的因果关系。
线性回归 一般来说，线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。这一算法中我们可以用来预测建模，而预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测，以可解释性为代价。
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概念 线性回归方程中变量的相关关系最为简单的是线性相关关系，设随机变量与变量之间存在线性相关关系，则由试验数据得到的点，将散布在某一直线周围。因此，可以认为关于的回归函数的类型为线性函数。
幼童高烧,的哥闯红灯送医,还不收车费,如何看待这位迪哥的做法呢?
有一个小孩发高烧，出租车司机他直接闯红灯送医院，在这期间他还不收车费，对于这一位出租车司机，他是值得大家点赞的，大家提倡的，如果每个人都能够像这个司机样子的话，社会也会变得更加的和谐。
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