问题：线性回归的表达式，损失函数；
参考回答：
线性回归y=wx+b，w和x可能是多维。线性回归的损失函数为平方损失函数。
解析：一般会要求反向求导推导
-
本文向大家介绍线性回归的损失函数相关面试题，主要包含被问及线性回归的损失函数时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答：
-
我正在编写一个递归函数，如下所示： 此函数用于接收员工并查找其管理者。如果找到管理器，则将管理器id推送到数组中（$）- 所以我的问题是，如果我不在第6行返回递归调用（这是-
-
我正在学习机器学习/线性回归的Coursera课程。下面是他们如何描述用于求解估计OLS系数的梯度下降算法： 因此，他们对系数使用，对设计矩阵（或他们称之为特征）使用，对因变量使用。它们的收敛准则通常是RSS梯度的范数小于容差ε；也就是说，他们对“不收敛”的定义是： 我很难让这个算法收敛，我想知道在我的实现中是否忽略了一些东西。下面是代码。请注意，我还通过statsmodels回归库运行了我在其中
-
线性回归是最简单的回归方法，它的目标是使用超平面拟合数据集，即学习一个线性模型以尽可能准确的预测实值输出标记。 单变量模型 模型 $$f(x)=w^Tx+b$$ 在线性回归问题中，一般使用最小二乘参数估计（$$L_2$$损失），定义目标函数为 $$J={\arg min}{(w,b)}\sum{i=1}^{m}(y_i-wx_i-b)^2$$ 均方误差（MSE） $$MSE = \frac{1}{
-
线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分类问题。 由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型。我们首先
-
本例仅使用糖尿病数据集的第一个特征，来展示线性回归在二维空间上的表现。下图中的直线, 即是线性回归所确定的一个界限，其目标是使得数据集中的实际值与线性回归所得的预测值之间的残差平方和最小。 同时也计算了回归系数、残差平方和以及解释方差得分，来判断该线性回归模型的质量。 原文解释和代码不符合: 实际上计算了回归系数, 均方误差（MSE）,判定系数(r2_score) 判定系数和解释方差得分并不绝对相