线性回归的目标，就是对于y=a+bx，找到合适的a、b，使得对于样本数据集算出的预测y'，与实际的y整体差异最小。
形式化如下：
线性函数的定义是：一阶或更低阶多项式，或零多项式。
可以用线性回归模拟非线性，比如x1=x，x2=x*x。
线性回归——梯度下降法
梯度下降法就是从任一点开始，沿着梯度方向下降固定步长，直到最低点（导数为0）。
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可以用线性回归模拟非线性，比如x1=x，x2=x*x。
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本文标题：Day 673：机器学习笔记（3）
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