给定许多数据点，找到一个函数拟合这些数据点，使其误差最小。
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线性模型，是试图学习一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。
w b都是需要学习的参数，模型通过不断调整w,b，得到一个使得损失函数最小的优化模型。
线性模型有很好的可解释性，权重的大小可以表示这个属性的重要程度。
优化参数的核心在于y'和y之前差别最小（拟合效果好），可以用均方误差来衡量误差。
找到w* b*，使得
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基于均方误差最小化来进行模型求解的办法称为"最小二乘法“。
求连续函数的最小值，那么只需要让它的偏导数等于0。
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可以得到w,b的最优解:
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本文标题：深度学习笔记 - 线性模型
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