1 线性回归
面对$N$个形式为$(x_i,y_i)$样本组成的样本集，线性回归就是为了寻找形式为$y_{N\times1}=X_{N \times d}\theta_{d\times 1}$的线性方程，使其能最大程度拟合样本，而第一步便是建立线性回归的损失函数/目标函数： $$Loss(\theta)= (y-X\theta)^T(y-X\theta) $$
其中$y$表示真实值，$X\theta$表示的预测值，所以损失函数$Loss(\theta)$表示的便是真实
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