线性回归

线性回归的基本内容 以房价预测来解释线性回归的基本要素。 模型定义 设房屋的面积为 x1x_1x1​,房龄为 x2x_2x2​,售出价格为 yyy。我们需要建立基于输入 x1x_1x1​ 和 x2x_2x2​ 来计算输出 yyy 的表达式,也就是模型(model)。 y^=x1w1+x2w2+b \hat{y} = x_1 w_1 + x_2 w_2 + b y^​=x1​w1​+x2​w2​+b 其中 w1w_1w1​ 和 w2w_2w2​ 是权重(weight),bbb 是偏差(bias),且均为标量。它们是线性回归模型的参数(parameter)。模型输出 y^\hat{y}y^​ 是线