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线性回归模型一般作为机器学习入门的首选模型，它包括了模型的核心内容
本文对线性回归模型进行简单总结，是对线性回归模型知识点的简化与提炼
通过本文，进一步沉淀线性回归的相关内容，同时加深对机器学习模型的理解
本节总结线性回归的模型表达式、损失函数和模型求解方法
线性回归-模型三组件
模型的三组件为：《模型》《损失函数》《模型求解》
线性回归模型的三组件如下：
线性回归的模型表达式
线性回归的损失函数
线性回归的损失函数用的是最小均方差
线性回归的模型求解
线性回归的模型的求解直接使用最小二乘法求解就可以
✍️备注：这里的X对原始变量增加了一列常数1，即
W也对应地比原来多一个，这样做的目的是把 b揉进了W里
本节回顾利用线性回归进行建模的过程
线性回归-建模过程回顾
线性回归建模过程如下：
(1) 先假设变量与y服从线性关系 y= XW
(2) 按公式对W进行求解
(3) 将求解的W代入模型
✍️补充
在使用线性回归模型时，需要判断x与y是否成线性关系，
这依赖于我们对业务背景的了解，和变量的数据分析
好了，以上就是线性回归总结的所有内容了~
End
