机器学习—线性回归（linear regression）—二+分类

线性回归是用来解决回归问题，比如预测房价的，衣服的尺寸等等，是一个连续 量。回归问题作为监督学习的重要方向之一其只要思想在于给定训练集，制定学习算法，训练参数最后给出预测值。下面我们将从线性回归的几个问题入手，了解线性回归。

1. 假设函数
假设函数即我们设计一个函数使其输入一个自变量x然后得到一个预测值h(x),我们定义h(x)为：
2. sita的确定

我们可以看出正规方程的方法要比梯度下降的方法简单的多，但是在数据集特征维度比较高的情况下，梯度下降的方式计算速度更快。

3.总结