【机器学习课程-华盛顿大学】：2 回归 2.1 线性回归模型
一、课程计划：
（1）single回归
（2）multiple回归
（3）性能评估
（4）Ridge回归：岭回归
对模型复杂度和数据拟合程度的均衡：cross validation
（5）特征选择和Lasso回归
（6）最近邻、kernel核回归
二、一元线性回归模型
1、定义
y= w0 + w1*x + e
w0是y轴截距，w1是x变化量为1时，y的变化量
2、RSS，梯度下降
3、stepsize
4、梯度下降
梯度的计算：
（1）令梯度=0
（2）梯度下降
5、不对称cost
三、测试
如下答案输入后，反馈错误：我觉得没有错