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讓我們從經(jīng)典的線性回歸（Linear Regression ［1］）模型開始這份教程。在這一章里，你將使用真實的數(shù)據(jù)集建立起一個房價預(yù)測模型，并且了解到機器學習中的若干重要概念。
給定一個大小為 n 的數(shù)據(jù)集 {yi，xi1，…，xid}ni=1，其中 xi1，…，xid是第 i 個樣本 d 個屬性上的取值，yi 是該樣本待預(yù)測的目標。線性回歸模型假設(shè)目標 yi 可以被屬性間的線性組合描述，即
例如，在我們將要建模的房價預(yù)測問題里，xij 是描述房子 i 的各種屬性（比如房間的個數(shù)、周圍學校和醫(yī)院的個數(shù)、交通狀況等），而 yi 是房屋的價格。
初看起來，這個假設(shè)實在過于簡單了，變量間的真實關(guān)系很難是線性的。但由于線性回歸模型有形式簡單和易于建模分析的優(yōu)點，它在實際問題中得到了大量的應(yīng)用。很多經(jīng)典的統(tǒng)計學習、機器學習書籍［2，3，4］也選擇對線性模型獨。
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