机器学习之【线性模型】的基本形式

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线性模型，就是我们熟知的“解方程组”。

简明示例：

如果一个东西的值y是由3个属性x1,x2,x3决定的，即
y=f(x1,x2,x3)
我们令
f(x1,x2,x3)=w1*x1+w2*x2+w3*x3+b

每个样例会提供一个等式，通过训练（解方程组），确定(w1,w2,w3,b)的值，就获得了模型f

根据中学知识，3个变量只需要3个等式，即可解出。
根据数值方程知识，等式更多(即样例更多)的时候，我们可以选择最佳的那个。

可解释性好：

线性模型的具有良好的【可解释性】，因为系数w反应了其对应属性x对结果的影响的正负和程度。

贫道敬孔

楼主真是太强了，追更