什么是回归？
与我们想要预测的目标变量y有关，y可以是连续型变量，例如预测未来的房价；y可以是分类型变量，比如预测鸢尾花的类型。
一元线性回归：只用一个特征x来预测y，寻找一条直线，最大程度地“拟合”样本特征x与目标变量y之间的关系，即：y = ax + b。
多元线性回归：
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损失函数（最小二乘法）：
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与样本量无关
（2）均方根误差（RMSE: Root Mean Squared Error）
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本文标题：机器学习-线性回归-总结
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